cv2.absdiff

时间: 2023-07-24 17:23:15 浏览: 65
cv2.absdiff() 是 OpenCV 中的一个函数,用于计算两个图像的差异。它的语法如下: ```python cv2.absdiff(src1, src2[, dst]) ``` 其中,`src1`和`src2`是要比较的两个图像,`dst` 是可选的输出图像,用于存储结果。该函数会对每个像素点进行比较,计算它们的差值,并将结果存储在输出图像中。如果未提供 `dst` 参数,则会创建一个与 `src1` 相同的图像来存储结果。 例如,下面的代码演示了如何使用 `cv2.absdiff()` 函数来计算两个图像的差异: ```python import cv2 # 读取两个图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.jpg') # 计算两个图像的差异 diff = cv2.absdiff(img1, img2) # 显示结果 cv2.imshow('Diff', diff) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个例子中,我们读取了两个图像 `image1.jpg` 和 `image2.jpg`,然后使用 `cv2.absdiff()` 函数计算了它们的差异,并将结果显示在窗口中。
相关问题

Cv2.Absdiff

cv2.absdiff() 是 OpenCV 中的函数,用于计算两个输入图像的差异,并返回一个输出图像。该函数的输入参数是两个图像,输出参数是一个结果图像,它的大小和类型与输入图像相同。在执行该函数时,它会对每个对应像素的值进行绝对值差运算,然后将结果写入到输出图像中。这个函数通常用于计算两个图像之间的运动差异,例如在视频帧之间检测移动对象。

cv2.absdiff()

The cv2.absdiff() function is a method in the OpenCV library that computes the absolute difference between two arrays, which can be images or matrices. This function takes two input arrays and returns a third output array, where each element in the output array is the absolute difference between the corresponding elements in the input arrays. The syntax for this function is as follows: cv2.absdiff(src1, src2[, dst]) Here, - src1 : the first input array - src2 : the second input array - dst (optional) : the output array If the dst parameter is not provided, the function creates an output array of the same size and type as the input arrays. This function is commonly used in image processing applications for tasks such as background subtraction, motion detection, and object tracking.

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import cv2 # 创建混合高斯模型 fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=500, varThreshold=50, detectShadows=False) # 打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture('t1.mp4') # 获取视频帧率、宽度和高度 fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 创建前景视频对象 fg_out = cv2.VideoWriter('foreground_video.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID'), fps, (width, height)) # 循环遍历视频帧 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 高斯模型背景减除法 fgmask = fgbg.apply(frame) # 缩放比例 scale_percent = 50 # 计算缩放后的新尺寸 width = int(frame.shape[1] * scale_percent / 100) height = int(frame.shape[0] * scale_percent / 100) dim = (width, height) # 缩放图像 frame = cv2.resize(frame, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) fgmask = cv2.resize(fgmask, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) # 形态学开运算去除噪点 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 寻找轮廓并计算周长 contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if perimeter > 500: # 画出矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('frame', frame) cv2.imshow('fgmask', fgmask) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放对象 cap.release() fg_out.release() cv2.destroyAllWindows()改这个程序,消除视频抖动的影响,不要用光流补偿

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