Python计算两张图像每个对应像素点的差值的和

在Python中，我们可以使用PIL（Python Imaging Library）或其更新版Pillow库处理图像，并通过NumPy进行像素级别的数学运算，比如求差。首先，你需要安装这两个库（如果还没有的话）：

pip install pillow numpy

然后，你可以编写如下的代码来计算两张图像对应像素点的差值和：

from PIL import Image
import numpy as np

# 打开并读取图片
image1 = Image.open('image1.jpg')
image2 = Image.open('image2.jpg')

# 转换为灰度图像，如果它们是彩色的
if image1.mode != 'L':
    image1 = image1.convert('L')
if image2.mode != 'L':
    image2 = image2.convert('L')

# 将图像转换为numpy数组
array1 = np.array(image1)
array2 = np.array(image2)

# 计算像素点差值
diff = array1 - array2

# 对差值数组取绝对值，因为负数的差可能会导致和变小
abs_diff = np.abs(diff)

# 求和得到所有像素点差值的总和
sum_diff = abs_diff.sum()

print(f"两个图像对应像素点差值的和为: {sum_diff}")

在这个例子中，我们假设`image1.jpg`和`image2.jpg`是相同的尺寸。如果你需要处理不同尺寸的图像，可以先调整大小或裁剪到相同的尺寸再进行比较。