opencv寻找两张图片不同点

在OpenCV中，可以使用cv::absdiff()函数来找到两张图片的不同点。下面是一个简单的例子：

cv::Mat img1 = cv::imread("image1.png");
cv::Mat img2 = cv::imread("image2.png");
cv::Mat diff;
cv::absdiff(img1, img2, diff);

cv::Mat grayDiff;
cv::cvtColor(diff, grayDiff, cv::COLOR_BGR2GRAY);

cv::Mat mask = grayDiff > 0;
cv::Mat result = cv::Mat::zeros(img1.size(), img1.type());
img1.copyTo(result, mask);

cv::imshow("result", result);
cv::waitKey(0);

这个例子中，我们首先读入两张图片img1和img2，然后使用cv::absdiff()函数计算它们的差异。接着，我们将结果转换为灰度图像，并使用一个阈值创建一个掩码。最后，我们将掩码应用到原始图像中，只显示不同的部分。

请注意，这种方法只能找到两个图像之间的差异，而不能找到特定对象的移动或形状变化。如果你需要更高级的图像比较和对象跟踪功能，可以考虑使用OpenCV中的其他函数或第三方库。

相关问题

opencv4.6中的stitcher函数可以拼接大小不一的两张图片吗

是的，OpenCV4.6中的stitcher函数可以拼接大小不一的两张图片。该函数利用SIFT算法来寻找图像间的关键点，然后通过RANSAC算法计算出变换矩阵，最后将图像进行拼接。因为SIFT算法具有旋转、尺度不变性，因此能够有效地处理大小不同的图像。

ransac sift多图片 的opencv

### 回答1：
RANSAC和SIFT是用于计算机视觉和图像处理中的两种常用技术。

RANSAC（Random Sample Consensus）是一种参数估计算法，用于鲁棒估计模型参数。它通过随机选择一组数据样本，并根据这些样本估计模型参数，然后计算其他数据点与该模型的拟合误差。然后，通过使用阈值来判断哪些点属于内点（符合模型），哪些点属于外点（不符合模型）。最后，通过迭代次数选择具有最大内点数的模型参数作为最佳模型参数。

SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种局部特征描述算法，用于在图像中检测出关键点。它能够在不同的尺度和旋转下保持特征点的不变性，对于光照变化和噪声也具有一定的鲁棒性。SIFT算法基于图像的高斯尺度空间和DoG（差值高斯）空间，通过检测极值点并计算特征描述子来寻找关键点。

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的函数和工具来处理图像和视频。在OpenCV中，可以使用RANSAC算法来估计数据之间的模型，如基本矩阵或单应矩阵。同时，OpenCV还提供了SIFT算法的实现，可以用于检测和描述图像中的关键点。通过调用OpenCV的函数，可以将RANSAC和SIFT算法应用于多图像场景中的特征匹配和模型估计任务。

总之，RANSAC和SIFT是常用的计算机视觉和图像处理技术，而OpenCV是一个提供了这些算法实现的开源库。通过使用OpenCV，我们可以方便地使用RANSAC和SIFT算法来处理多图像场景中的特征匹配和模型估计任务。

### 回答2：
RANSAC-SIFT是一种用于图像匹配的算法，它结合了RANSAC（RANdom SAmple Consensus，随机抽样一致性）算法和SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换）算法。而OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉相关的函数。

RANSAC-SIFT算法首先使用SIFT算法提取两张图片中的特征点，这些特征点具有尺度不变性和旋转不变性的特点。然后，通过计算特征点的描述子，可以得到每个特征点的特征向量。接下来，使用RANSAC算法进行特征点匹配。RANSAC算法是一种鲁棒性较强的估计算法，能够去除噪声和异常值的干扰。通过随机采样特征点，并根据模型假设计算每个特征点的内点和外点，最终选出符合模型的特征点对来进行图像匹配。

在OpenCV中，可以使用特征点检测函数（如cv::SIFT::detect）和特征点描述子计算函数（如cv::SIFT::compute）来提取图像的SIFT特征点和描述子。然后，可以使用特征点匹配函数（如cv::FlannBasedMatcher）进行特征点匹配，并使用RANSAC算法进行鲁棒性筛选。最后，可以根据匹配结果绘制出匹配点对或者其他需要的图像处理操作。

总之，RANSAC-SIFT结合了RANSAC和SIFT算法的优势，在图像匹配方面具有较好的性能。而OpenCV提供了一系列的函数，可以方便地实现RANSAC-SIFT算法，使得我们可以快速地进行图像匹配和相关的图像处理任务。

### 回答3：
RANSAC-SIFT是一种基于RANSAC算法和SIFT特征描述符的图像配准方法，通过OpenCV库可以实现。RANSAC（Random Sample Consensus）是一种鲁棒性较强的参数估计算法，旨在从一组包含异常值的数据中估计出最优的参数。而SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种基于尺度不变性的图像特征描述算法，能够检测出图像中的关键点并计算出其特征描述符。下面将详细介绍RANSAC-SIFT在OpenCV中的实现。

首先，要使用OpenCV实现RANSAC-SIFT，需要先安装OpenCV库，并导入相应的模块以进行图像配准操作。

接下来，从多个图片中提取SIFT特征点和特征描述符。可以使用OpenCV的SIFT函数对每个图片进行特征点检测和特征描述计算。这样就得到了多个图片的SIFT特征点和特征描述符。

然后，通过匹配SIFT特征描述符找到对应的匹配点对。可以使用OpenCV的BFMatcher函数进行特征描述符之间的匹配，并选择一个适当的阈值来筛选出好的匹配点对。

接着，使用RANSAC算法估计两个图片之间的变换矩阵。将匹配点对传入RANSAC算法中，它会随机选择一些点对进行估计，并根据这些点对计算变换矩阵。然后通过选择具有最多内点的变换矩阵作为最终的估计结果。

最后，使用得到的变换矩阵对图片进行配准。可以使用OpenCV的warpPerspective函数将第二张图片变换为与第一张图片对应的位置。

综上所述，RANSAC-SIFT在OpenCV中的实现步骤包括：导入模块、提取SIFT特征、匹配特征描述符、RANSAC算法估计变换矩阵、将第二张图片配准到第一张图片上。这样就可以实现RANSAC-SIFT多图片的配准了。