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详解用Python找出两张图片的区别

  • Post category:Python

要找出两张图片的区别，主要的难点在于如何比较两张图片。下面我将提供一些用 Python 比较图片的方法，详细步骤如下：

步骤1：导入必要的库

import cv2
import numpy as np

在这个过程中，我使用了OpenCV库，它是一个计算机视觉库，可以使我们更容易地操作图像和视频。

步骤2：读取图片

首先，我们需要使用OpenCV加载图片：

img1 = cv2.imread("image1.jpg")
img2 = cv2.imread("image2.jpg")

在这个过程中，我们将会读取我们要比较的两张图片，并且将它们存储为OpenCV的“img”对象。

步骤3：比较两张图片

3.1. 直方图比较

第一种比较图片的方法是使用直方图比较。在直方图中，图像中的每种颜色的像素数被统计出来，并且被绘制成一个柱状图。这个柱状图可以用来比较两张图片之间的相似性。在OpenCV中，我们可以使用cv2.compareHist()函数来比较图片的直方图。

hist1 = cv2.calcHist([img1], [0, 1, 2], None, [256, 256, 256], [0, 256, 0, 256, 0, 256])
hist2 = cv2.calcHist([img2], [0, 1, 2], None, [256, 256, 256], [0, 256, 0, 256, 0, 256])

value = cv2.compareHist(hist1, hist2, cv2.HISTCMP_CORREL)
print(value)

在这个过程中，我们计算了两张图片的三维直方图，然后将它们传递到cv2.compareHist()函数中进行比较。这个函数将会返回一个0-1之间的值，表示两张图片的相似程度。值越接近1，说明两张图片越相似。

3.2. 模板匹配

第二种比较图片的方法是使用模板匹配。在模板匹配中，一个小的图像模板被比较到一个大的图像上，同时需要找到一个最佳匹配。在OpenCV中，我们可以使用cv2.matchTemplate()函数来实现模板匹配。

template = cv2.imread('template.jpg', 0)
w, h = template.shape[::-1]

res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

threshold = 0.8
loc = np.where(res >= threshold)

在这个过程中，我们首先将想要查找的模板图片读入，然后使用cv2.matchTemplate()函数进行模板匹配。这个函数将会返回一个二维数组，表示每个位置上的相似度。在这里，我们将会使用一个阈值来限制匹配的结果，如果相似度大于阈值的话，就将这个位置上的结果保存起来，最终返回一个匹配到的位置。

示例

下面我们将会用一些具体的示例来展示如何使用这两种比较图片的方法来找出两张图片之间的区别。

示例1：使用直方图比较

我们将会比较两张图片之间的相似度，并输出相似度值：

import cv2

# 读取两张图片
img1 = cv2.imread("image1.jpg")
img2 = cv2.imread("image2.jpg")

# 计算直方图
hist1 = cv2.calcHist([img1], [0, 1, 2], None, [256, 256, 256], [0, 256, 0, 256, 0, 256])
hist2 = cv2.calcHist([img2], [0, 1, 2], None, [256, 256, 256], [0, 256, 0, 256, 0, 256])

# 比较两张图片的直方图
value = cv2.compareHist(hist1, hist2, cv2.HISTCMP_CORREL)
print(value)

在这个示例中，我们将会计算了两张图片的三维直方图，并将它们传入cv2.compareHist()函数中进行比较。最终我们会得到两张图片之间的相似度。

示例2：使用模板匹配

我们将会使用模板匹配来查找一张图片中的一个物体，并将匹配到的位置标记出来。

import cv2
import numpy as np

# 读取图片和模板
img = cv2.imread('image.jpg')
template = cv2.imread('template.jpg', 0)

# 获取模板的大小
w, h = template.shape[::-1]

# 进行模板匹配
res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8
loc = np.where(res >= threshold)

# 标记匹配到的位置
for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv2.rectangle(img, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先读取了一张图片和一个模板，然后使用cv2.matchTemplate()函数进行模板匹配。最终，我们将会在图片上绘制出两张图片之间的匹配信息，用于显示匹配的结果。

结语

以上就是如何用Python找出两张图片的区别的完整攻略。在实际使用过程中，我们可以根据具体的需求来选择合适的方式，以得到更好的效果。

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