python a,b两张图片，如果两张图片相同，就删除B图片，不然就把B图片换成A图片

可以使用Python的PIL库来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 使用PIL库中的Image模块打开两张图片，分别赋值给变量a和b。

2. 使用PIL库中的ImageChops模块中的“difference”函数来比较两张图片的差异。如果差异为0，则两张图片相同，执行第3步，否则执行第4步。

3. 使用PIL库中的os模块中的“remove”函数删除B图片。

4. 使用PIL库中的os模块中的“rename”函数将A图片的文件名修改为B图片的文件名。

下面是这个功能的示例代码:

from PIL import Image, ImageChops
import os

a = Image.open('a.jpg')
b = Image.open('b.jpg')

diff = ImageChops.difference(a, b)

if diff.getbbox() is None:
    os.remove('b.jpg')
else:
    os.rename('a.jpg', 'b.jpg')

注意：在程序运行之前，需要将a.jpg和b.jpg这两张图片放在同一个目录下。

相关问题

python如何替换两张人脸图片的脸型

要替换两张人脸图片的脸型，需要进行以下步骤：

1. 使用人脸识别算法（如OpenCV）在图片中检测出人脸的位置和关键点；
2. 利用检测到的关键点对人脸进行对齐，以便后面进行脸型替换；
3. 选择一个模板脸型，将模板脸型和待替换的人脸进行融合；
4. 将融合后的人脸放回原图的对应位置上。

具体步骤如下：

import cv2
import numpy as np
from skimage.transform import SimilarityTransform, warp

# 读入两张图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 加载人脸检测器和关键点检测器
face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
landmark_detector = cv2.face.createFacemarkLBF()
landmark_detector.loadModel('lbfmodel.yaml')

# 检测人脸和关键点
faces1, landmarks1 = landmark_detector.fit(img1, face_detector.detectMultiScale(img1))
faces2, landmarks2 = landmark_detector.fit(img2, face_detector.detectMultiScale(img2))

# 取第一个人脸
face1 = faces1[0]
landmark1 = landmarks1[0][0]

# 取第二个人脸
face2 = faces2[0]
landmark2 = landmarks2[0][0]

# 将人脸对齐
tform = SimilarityTransform()
tform.estimate(landmark2, landmark1)
face2_aligned = warp(face2, tform.inverse, output_shape=face1.shape)

# 定义模板脸型
mask = np.zeros_like(face1)
mask[150:375, 150:375] = 1

# 将模板脸型和待替换的人脸进行融合
blended = np.multiply(face1, mask.astype(np.float32)) + np.multiply(face2_aligned, (1 - mask).astype(np.float32))

# 将融合后的人脸放回原图的对应位置上
x, y, w, h = face1
img1[y:y+h, x:x+w] = blended.astype(np.uint8)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码将第二张图片的人脸替换成了第一张图片的脸型。你可以根据自己的需求修改模板脸型的位置和大小。

opencv 对比两张图片的不同,并把不同之处标出来 python

在使用Python的OpenCV库进行图像处理时，可以对比两张图片的不同之处并标出来。首先，需要使用OpenCV加载两张图片并将它们转换为灰度图像。然后，可以使用cv2.absdiff()函数对比两张灰度图像的差异，并找到不同之处。

接下来，可以设置一个阈值来过滤掉一些微小的差异，然后利用cv2.findContours()函数来检测图像中的轮廓。找到轮廓后，可以使用cv2.drawContours()函数将差异标出来并在原图上进行标记。

最后，将标记好差异的图片展示出来，或者将结果保存成一个新的图片文件。

整个过程可以用以下Python代码实现：

import cv2

# 读取两张图片并转换成灰度图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('img2.jpg', 0)

# 对比两张灰度图像的差异
diff = cv2.absdiff(img1, img2)

# 设定阈值
_, threshold = cv2.threshold(diff, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找图像中的轮廓
contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 在原图上标出不同之处
cv2.drawContours(img1, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# 展示结果
cv2.imshow('Result', img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这样就可以利用OpenCV对比两张图片的不同并将不同之处标出来。