使用OpenCV Python 检测和可视化两个图像之间的差异

2023年11月23日 — 1. cv2.absdiff() ：计算两幅图像的差异，并返回差异图像。使用该函数时，需要先将两幅图像转换为相同的大小和类型。 diff = cv2.

2020年12月14日 — 本教程主要介绍了如何使用Python和OpenCV库通过直方图和相关系数对比法来实现这一功能。这种方法尤其适用于批量检测，简单易行。 首先，我们要理解直方图 ...

2019年7月11日 — import cv2 import numpy as np. img = cv2.imread('test01.jpg') img2 = cv2.imread('test02.jpg'). difference = cv2.subtract(img, img2)

2023年1月3日 — 为了可视化两个图像之间的差异，我们可以采用定量方法来确定图像之间的确切差异，使用图像质量评估中引入的结构相似性指数(SSIM) ：从错误可见性到结构 ...

這篇教學會介紹使用OpenCV 的add()、addWeighted() 和subtract() 方法，將不同的影像疊加或相減後，變成新的影像。

2023年8月12日 — 请确保已安装所需的库（OpenCV和Matplotlib），并将image1.png和image2.png替换为你要比较的实际图像的文件路径。此代码将显示两张原始图像以及第二张图像 ...

2018年10月16日 — 如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。 ... cv2.TM_SQDIFF：平方差匹配法，计算平方不同，计算 ...

2023年3月24日 — OpenCV提供了两种计算图像相似度的方法：结构相似性（SSIM）和均方误差（MSE）。其中，SSIM是一种更加准确的方法，它不仅考虑了像素之间的差异，还 ...

2024年2月14日 — 比較圖片是否相等. 一旦我們讀取了兩張圖片檔案，我們可以開始進行圖片比較了。我們將使用 cv2 库的 Shape 屬性來檢查兩張圖片的大小和通道數量是否相同。

2020年10月13日 — 透過這些提出取出來的特徵點，進而與其他圖像內的特徵點進行匹配，即可得出兩張圖像之間的差異性。常見的提取特徵點的算法包含：SIFT，ORB，SURF ...