Python OpenCV 比较两张图的坏点|极客教程

Python OpenCV 比较两张图的坏点

1. 介绍

在图像处理领域，我们经常需要比较两张图像的差异。例如，在计算机视觉任务中，我们可能需要比较两张图像之间的匹配度，或者分析两张图像之间的畸变。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来比较两张图像之间的坏点，并给出示例代码和运行结果。

2. 环境配置

在开始之前，确保你已经安装了Python和OpenCV库。可以使用以下命令来安装OpenCV库：

pip install opencv-python

3. 比较两张图像

下面是一个示例代码，演示了如何比较两张图像并找出它们之间的坏点。

import cv2
import numpy as np

# 加载两张图像
image1 = cv2.imread("image1.png")
image2 = cv2.imread("image2.png")

# 将图像转换为灰度图
gray_image1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_image2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算两张图像之间的差异
diff = cv2.absdiff(gray_image1, gray_image2)

# 设置阈值，筛选出差异较大的像素点
threshold = 30
ret, thresholded_diff = cv2.threshold(diff, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 找出差异较大的像素点的坐标
indices = np.where(thresholded_diff != 0)
bad_points = zip(indices[0], indices[1])

# 在原图像上标记坏点，并显示结果
image_with_bad_points = image1.copy()
for point in bad_points:
    cv2.circle(image_with_bad_points, point, 5, (0, 0, 255), -1)

cv2.imshow("Image with Bad Points", image_with_bad_points)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中，我们使用cv2.imread()函数加载两张图像，然后将它们转换为灰度图像，这是因为我们比较的是像素强度值而不是颜色。接下来，我们使用cv2.absdiff()函数计算两张图像之间的差异，并将其存储在diff变量中。然后，我们使用cv2.threshold()函数设置一个阈值，将差异较大的像素点筛选出来，将它们存储在thresholded_diff变量中。最后，我们使用np.where()函数找出差异较大的像素点的坐标，并在原图像上标记这些坏点。