Python怎么实现找茬并在图中框出

找茬是一种人工智能的应用，一般需要先进行图像识别和比对操作。Python中可以使用各种图像处理库来实现这个功能，比如OpenCV、Pillow等。

以下是一个简单的Python代码示例，可以使用OpenCV库来实现在图片中找出两张图片的不同之处并标出：

import cv2

#读取两张要比对的图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

#将两张图片转为灰度图
gray_img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#计算两张图片的差异
diff = cv2.absdiff(gray_img1, gray_img2)

#设置阈值，将差异值大于阈值的像素点标记为白色
threshold = 30
_, thresh = cv2.threshold(diff, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)

#使用轮廓检测函数，获取标记为白色的像素点的轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

#遍历轮廓，将差异部分的位置框出来
for contour in contours:
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(img1, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)

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

在这个代码示例中，我们首先使用`cv2.imread()`函数读取了两张要比对的图片，并将它们转为灰度图。然后我们计算了两张图片的差异，并使用`cv2.threshold()`函数将差异值大于阈值的像素点标记为白色。接下来，我们使用`cv2.findContours()`函数获取标记为白色的像素点的轮廓，然后遍历轮廓并使用`cv2.rectangle()`函数将差异部分的位置框出来。最后，我们使用`cv2.imshow()`函数将结果图片显示出来。

需要注意的是，这个代码示例只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的算法和处理流程来实现更准确的找茬功能。