给出一个比对两个nv12图像像素值差异，计算像素差异点数量以像素差异均值、生成一个图像存储每个像素值对应的差异值的python脚本

在Python中，我们可以使用PIL（Python Imaging Library）库来处理图像，并结合numpy处理数值运算。以下是一个简单的脚本示例，它读取两个NV12格式的图像文件，计算像素差异并生成一个新的图像，其中每个像素的颜色表示其差异值：

from PIL import Image
import numpy as np

# 定义函数来读取NV12图像数据
def read_nv12_image(file_path):
    img = Image.open(file_path)
    # NV12通常表示YUV格式，其中前8位是亮度分量（Y），剩下的16位是两个色度分量（U and V）
    yuv_data = np.array(img.split(), dtype=np.uint8)
    return yuv_data

# 读取两个图像
image1 = read_nv12_image('image1.nv12')
image2 = read_nv12_image('image2.nv12')

# 将NV12转换为RGB，方便计算差异
image1_rgb = convert_nv12_to_rgb(image1)
image2_rgb = convert_nv12_to_rgb(image2)

# 计算每个像素的差异
diff_image = image1_rgb.astype(np.float) - image2_rgb.astype(np.float)
diff_image = np.clip(diff_image, 0, 255).astype(np.uint8)  # 确保差异值在0-255范围内

# 计算均值
mean_diff = diff_image.mean()

# 创建新的图像并显示差异
new_image = Image.fromarray(diff_image)
new_image.save('difference_map.png', 'PNG')
print(f"Mean pixel difference: {mean_diff}")

# 相关问题--
1. 如何在Python中实现NV12到RGB的转换函数convert_nv12_to_rgb?
2. 如果图像大小非常大，如何优化内存使用以避免加载整个图像？
3. 这个脚本是否适用于其他颜色空间的图像比较，如果不是，需要哪些修改？

请注意，这个脚本假设你已经有一个将NV12转换为RGB的`convert_nv12_to_rgb`函数，如果你没有，那么你需要自行编写该函数，或者找到一个适合的库来完成这个转换。此外，NV12格式的处理可能会因为实际的编码方式略有不同，这里提供的只是一个基本框架。