opencv python对比图片|极客笔记

opencv python对比图片

1. 概述

在图像处理领域，对比图片是一项非常重要的任务。通过对比两张图片中的像素值，我们可以找出它们之间的差异，对图像进行相似性分析，或者检测图像中的细微变化。OpenCV是一个广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的开源库，在Python中也有相应的接口。本文将详细介绍如何使用OpenCV和Python对比图片，并展示一些实际的应用场景。

2. 安装OpenCV

在使用OpenCV之前，我们需要先安装它。可以通过pip安装OpenCV库：

pip install opencv-python

另外，还需要安装opencv-python-headless来支持OpenCV的图形处理功能：

pip install opencv-python-headless

3. 加载图像

在比较两张图片之前，首先需要加载这两张图片。我们可以使用OpenCV的cv2.imread()函数来读取图片文件。

下面是一个示例，加载两张图片并显示它们：

import cv2

# 读取图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 显示图片
cv2.imshow('Image 1', img1)
cv2.imshow('Image 2', img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行上面的代码，会显示两张图片在窗口中。

4. 图像对比

接下来，我们要对比这两张图片。对比图片可以采用多种方法，比如计算像素差异、结构相似性等。这里我们以计算两张图片的平均像素值差异作为示例。

import cv2

# 读取图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 对比图片
diff = cv2.absdiff(img1, img2)
diff_mean = diff.mean()

print('图片的平均像素值差异为:', diff_mean)

运行上面的代码，会得到两张图片的平均像素值差异。

5. 图像相似性

除了像素差异外，我们还可以计算两张图片之间的相似性。

下面是一个示例，计算两张图片的结构相似性指数（SSIM）：

import cv2
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim

# 读取图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 转灰度图
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算SSIM
(score, diff) = ssim(gray1, gray2, full=True)
diff = (diff * 255).astype("uint8")

print('图片的结构相似性指数为:', score)

运行上面的代码，会得到两张图片的结构相似性指数。