python实现对两张图片做差分处理
时间: 2024-01-10 18:01:52 浏览: 20
可以使用Python的PIL库或者OpenCV库对两张图片进行差分处理。下面是使用OpenCV库的示例代码:
```python
import cv2
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')
diff = cv2.absdiff(img1, img2)
gray = cv2.cvtColor(diff, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
_, thresh = cv2.threshold(blur, 20, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('diff', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`absdiff()`函数计算两张图片的差分,并返回一张差分图像。`cvtColor()`函数将差分图像转换为灰度图像,`GaussianBlur()`函数对灰度图像进行高斯模糊处理,`threshold()`函数对模糊后的图像进行阈值分割,将差异部分二值化为白色,其他部分为黑色。最后使用`imshow()`函数显示差分结果,`waitKey()`函数等待键盘输入,`destroyAllWindows()`函数关闭所有窗口。
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背景差分处理图片】python代码
下面是背景差分处理图片的Python代码示例:
```python
import cv2
# 读取背景图片和当前图片
bg = cv2.imread("background.jpg")
fg = cv2.imread("current.jpg")
# 转换为灰度图像
bg_gray = cv2.cvtColor(bg, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
fg_gray = cv2.cvtColor(fg, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算两张图像的差分
diff = cv2.absdiff(bg_gray, fg_gray)
# 应用阈值
threshold = 25
ret, thresh = cv2.threshold(diff, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 显示结果
cv2.imshow("Background", bg)
cv2.imshow("Current", fg)
cv2.imshow("Difference", diff)
cv2.imshow("Thresholded Difference", thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码首先读取了背景图片和当前图片,并将它们转换为灰度图像。然后,计算了两张图像的差分,应用了一个阈值,得到了一个二值图像。最后,通过OpenCV的imshow()函数显示了原始图片、差分图像和阈值处理后的图像。
图像差分用python怎么实现
图像差分可以用Python的OpenCV库来实现。以下是一个简单的例子:
```python
import cv2
# 读取两张图片
img1 = cv2.imread('image1.png')
img2 = cv2.imread('image2.png')
# 将两张图片转为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算两张图片的差异
diff = cv2.absdiff(gray1, gray2)
# 显示差异图像
cv2.imshow('Difference', diff)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们首先读取了两张图片,然后将它们转为灰度图像。接下来,通过`cv2.absdiff`函数计算了两张图片的差异,最后将差异图像显示出来。需要注意的是,由于差异图像可能比较暗,我们可以使用`cv2.equalizeHist`函数对它进行直方图均衡化,以提高图像的对比度。