解释这段代码的作用 def get_diff_img(self, original_img_path, beautify_img_path, diff_img_path): """ :return: * """ original_img = cv2.imread(original_img_path) beautify_img = cv2.imread(beautify_img_path) difference = cv2.absdiff(original_img, beautify_img) Conv_hsv_Gray = cv2.cvtColor(difference, cv2.COLOR_BGR2GRAY) max_thresh = 50 threshs = list(range(0, max_thresh, int(max_thresh / 10))) colors = ['f1ea09', 'efd60a', 'edc20b', 'eaae0d', 'e89a0e', 'e6850f', 'e47110', 'e15d12', 'df4913', 'dd3514'] diff_image = np.zeros(original_img.shape, dtype=np.uint8) for idx, thresh in enumerate(threshs): ret, mask = cv2.threshold(Conv_hsv_Gray, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) color = colors[idx] diff_image[mask != 255] = np.array(list(int(color[i:i + 2], 16) for i in (0, 2, 4))) diff_image = cv2.cvtColor(diff_image, cv2.COLOR_RGBA2BGRA) cv2.imwrite(diff_img_path, diff_image)

这段代码主要实现了比较两张图片的不同之处，并生成一张差异图。具体来说，它读取了两张图片的路径，使用OpenCV库的函数cv2.imread()读取这两张图片，接着使用cv2.absdiff()计算出两张图片的差异，将结果转换为灰度图像并存储在Conv_hsv_Gray中。然后，它定义了一个阈值列表threshs和一个颜色列表colors，用于根据不同的阈值给差异图像上色。接着，它将差异图像初始化为0，并使用循环迭代不同的阈值，并使用cv2.threshold()函数将灰度图像二值化，生成一个掩膜(mask)，然后将颜色应用于掩膜区域，最后将结果存储在diff_image中。最后，它将diff_image转换为BGRA格式并将其写入指定的差异图像路径。

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讲解这段代码的作用 difference = cv2.absdiff(original_img, beautify_img)

这段代码的作用是计算两幅图像的差异，并将结果存储在difference中。cv2.absdiff()是OpenCV中用于计算两个图像差值的函数，它对两个输入图像中的每个像素进行比较，然后计算它们的差异值。在这个代码中，original_img是原始图像，beautify_img是经过美化处理后的图像。通过计算它们之间的差异值，我们可以得到两个图像之间的像素差异。这个差异图像可以用于进一步的图像处理或者显示。

解释代码 for key in self.beautify_param.keys():

这行代码是一个for循环，遍历self.beautify_param字典中的每一个键(key)，将键存储在变量key中。其中，self是当前对象的引用，beautify_param是该对象的一个属性，keys()是该属性字典的方法，用于返回该字典的所有键(key)。因此，该循环遍历了该对象的属性字典的所有键(key)。