Python用cv2库找茬的程序分析和设计

分析：

找茬游戏是一种很有趣的游戏，游戏中需要在两张图片中找出不同的地方。而使用cv2库可以帮助我们快速地实现该游戏。

具体实现可以通过以下步骤：

1. 读取两张图片，使用cv2库中的imread函数实现。

2. 将两张图片转换为灰度图像，使用cv2库中的cvtColor函数实现。

3. 计算出两张灰度图像的差异，使用cv2库中的absdiff函数实现。

4. 对差异图像进行二值化处理，使用cv2库中的threshold函数实现。

5. 对二值化后的图像进行膨胀操作，使用cv2库中的dilate函数实现。

6. 找出差异图像中的轮廓，使用cv2库中的findContours函数实现。

7. 绘制出差异图像中的轮廓，使用cv2库中的drawContours函数实现。

8. 显示处理后的图像，使用cv2库中的imshow函数实现。

设计：

下面是一个简单的Python程序，用于实现找茬游戏：

import cv2

# 读取两张图片
img1 = cv2.imread('image1.png')
img2 = cv2.imread('image2.png')

# 将两张图片转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算出两张灰度图像的差异
diff = cv2.absdiff(gray1, gray2)

# 对差异图像进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(diff, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 对二值化后的图像进行膨胀操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
dilate = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=2)

# 找出差异图像中的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制出差异图像中的轮廓
cv2.drawContours(img2, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 显示处理后的图像
cv2.imshow('img1', img1)
cv2.imshow('img2', img2)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在程序中，我们首先读取了两张图片，然后将其转换为灰度图像。接着，我们计算出两张灰度图像的差异，并对其进行二值化处理。然后，我们对二值化后的图像进行了膨胀操作，并找出了差异图像中的轮廓。最后，我们将差异图像中的轮廓绘制到第二张图片上，并显示处理后的图像。

需要注意的是，为了使程序更加鲁棒，我们可以使用参数调整函数，使得程序对不同的图片都能够正确地处理。