使用OpenCV和Python实现图片差异检测与标注

本文档介绍了如何使用OpenCV和Python实现图片对比并标识不同点的功能。在项目需求中，需要对两组图片进行细致的比较，以便找出它们的差异。首先，确保安装了必要的工具和库，包括Python 3.6、OpenCV 2（可以通过搜索引擎找到相应的安装教程）以及scikit-image和imutils。 在Python文件`copmarePicture.py`中，作者导入了所需的模块，如`skimage.measure.compare_ssim`用于计算结构相似度指数（SSIM），以及`cv2`用于处理图像。步骤如下： 1. 加载图片：通过`cv2.imread()`函数读取两幅图片，如`imageA`和`imageB`，然后将其转换为灰度图像，`grayA`和`grayB`，以便后续处理。 2. 计算SSIM：使用`compare_ssim()`函数计算两幅灰度图像的结构相似度得分，并获取差异图`diff`。将差异图的值映射到0-255范围，并转化为二进制图像。 3. 找到不同点：使用`cv2.threshold()`函数对差异图进行阈值处理，得到二值化图像`thresh`。接着，调用`cv2.findContours()`函数寻找不同区域的轮廓。 4. 定位并标注不同区域：对于每个轮廓，使用`cv2.boundingRect()`函数获取其边界框的坐标（x, y, w, h），然后使用`cv2.rectangle()`在原始图片`imageA`上绘制矩形，标记出不同区域。 通过以上步骤，你可以实现一个简单的图片对比程序，不仅能比较两幅图片的相似性，还能可视化地显示它们的区别。这种方法基于结构相似度指数，可以用于评估图片的质量或检测图片中的微小变化。如果你需要对图片中的特定区域进行更复杂的分析或处理，可能还需要结合其他图像处理技术，如边缘检测、特征提取等。