图像翻拍检测代码
时间: 2023-08-21 15:06:24 浏览: 76
图像翻拍检测是一个比较复杂的过程,需要使用一些成熟的算法和工具库。下面是一个基于Python的简单图像翻拍检测代码示例,仅供参考:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取原始图像和待检测图像
img1 = cv2.imread("original.png")
img2 = cv2.imread("forged.png")
# 计算原始图像和待检测图像的差值图像
diff = cv2.absdiff(img1, img2)
# 将差值图像进行二值化处理
gray = cv2.cvtColor(diff, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 计算二值化图像中的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(
thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 遍历每个轮廓,计算轮廓的面积和周长
for cnt in contours:
area = cv2.contourArea(cnt)
perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)
# 如果轮廓的面积和周长都达到一定的阈值,则判断为翻拍图像
if area > 500 and perimeter > 100:
print("This image may be a forgery.")
break
```
这个代码示例主要通过计算原始图像和待检测图像的差值图像,来判断它们之间是否存在差异。如果差异比较大,则说明待检测图像可能是一张翻拍图像。实际的翻拍检测算法比这个代码示例要复杂得多,需要考虑更多的因素和技术细节。