用numpy和matplotlib框选两张灰度图差分图像

好的，我可以为你编写一个简单的代码，用于使用numpy和matplotlib框选两张灰度图差分图像。请注意，这个代码适用于两张图像大小相同的情况。

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们可以定义函数来加载和显示灰度图像：

def load_grayscale_image(image_path):
    # 读取图像
    image = plt.imread(image_path)

    # 转换为灰度图像
    if len(image.shape) > 2:
        image = np.mean(image, axis=2)

    # 归一化像素值
    image = (image - np.min(image)) / (np.max(image) - np.min(image))

    return image

def show_image(image):
    plt.imshow(image, cmap='gray')
    plt.axis('off')
    plt.show()

现在，我们可以加载并显示两个图像：

# 加载图像1
image1 = load_grayscale_image('image1.jpg')
show_image(image1)

# 加载图像2
image2 = load_grayscale_image('image2.jpg')
show_image(image2)

接下来，我们可以计算两个图像的差异并显示结果：

# 计算差异图像
diff_image = np.abs(image2 - image1)
show_image(diff_image)

最后，我们可以使用matplotlib的交互式框选工具来选择感兴趣的区域：

# 创建子图
fig, ax = plt.subplots()

# 显示差异图像
ax.imshow(diff_image, cmap='gray')
ax.axis('off')

# 启用交互式绘图
roi = plt.Rectangle((0, 0), 1, 1, linestyle='--', edgecolor='r', facecolor='none')
ax.add_patch(roi)
plt.title('请用鼠标框选感兴趣区域')
plt.show()

# 等待用户框选区域
roi = plt.ginput(n=2, timeout=-1)

# 计算框选区域
roi = np.array(roi, dtype=np.int)
xmin = np.min(roi[:, 0])
xmax = np.max(roi[:, 0])
ymin = np.min(roi[:, 1])
ymax = np.max(roi[:, 1])

# 显示框选结果
plt.imshow(diff_image[ymin:ymax, xmin:xmax], cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.title('框选结果')
plt.show()

这个代码将打开一个交互式窗口，提示您使用鼠标框选感兴趣的区域。在您完成选择后，它将显示您选择的区域的差分图像。