🔎 Как сравнить два изображения в python: легкий способ для сравнения изображений

Как сравнить два изображения в Python?

В Python вы можете сравнить два изображения, используя библиотеку OpenCV. Вот пример кода:

import cv2

# Загрузка изображений
image1 = cv2.imread('путь_к_изображению1.jpg')
image2 = cv2.imread('путь_к_изображению2.jpg')

# Получение разницы между изображениями
difference = cv2.subtract(image1, image2)

# Перевод разницы в черно-белое изображение
grayscale = cv2.cvtColor(difference, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Применение порогового значения для выделения изменений
_, threshold = cv2.threshold(grayscale, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# Отображение результирующего изображения
cv2.imshow('Разница между изображениями', threshold)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
    

Этот код загружает два изображения, вычисляет их разницу, преобразует разницу в черно-белое изображение и применяет пороговое значение для выделения изменений. Результирующее изображение отображается. Убедитесь, что вы правильно указываете путь к изображениям в соответствующих строках кода.

Как сравнить два изображения в Python

Сравнение двух изображений является важной задачей в области компьютерного зрения и обработки изображений. В Python существует несколько библиотек, которые помогут вам выполнить это сравнение. В этой статье мы рассмотрим несколько практических примеров.

1. Использование библиотеки OpenCV

Одним из популярных инструментов для работы с изображениями в Python является библиотека OpenCV. Она предоставляет множество функций для обработки и анализа изображений. Для сравнения двух изображений можно использовать функцию cv2.absdiff(), которая вычисляет абсолютную разность между пикселями двух изображений.

import cv2

image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')

difference = cv2.absdiff(image1, image2)

После вычисления разности между изображениями, можно применить пороговую фильтрацию, чтобы выделить только значимые различия. Затем можно просмотреть изображение с выделенными различиями или выполнить дополнительные действия в зависимости от ваших потребностей.

2. Использование библиотеки scikit-image

Еще одна полезная библиотека для работы с изображениями в Python - это scikit-image. Она предоставляет множество функций для анализа и обработки изображений. Для сравнения двух изображений можно использовать функцию skimage.measure.compare_ssim(), которая вычисляет структурное сходство изображений.

from skimage import measure

image1 = measure.imread('image1.jpg')
image2 = measure.imread('image2.jpg')

ssim_score = measure.compare_ssim(image1, image2)

Значение ssim_score будет отражать степень сходства между изображениями. Значение близкое к 1 указывает на большое сходство, а значение близкое к 0 указывает на большое различие.

3. Использование библиотеки PIL

Библиотека PIL (Python Imaging Library) также предоставляет набор функций для работы с изображениями в Python. Для сравнения двух изображений с помощью PIL можно использовать функцию ImageChops.difference(), которая вычисляет абсолютную разность между изображениями.

from PIL import Image, ImageChops

image1 = Image.open('image1.jpg')
image2 = Image.open('image2.jpg')

difference = ImageChops.difference(image1, image2)

Аналогично предыдущим примерам, после вычисления разности между изображениями можно выполнить дополнительные операции в зависимости от ваших потребностей.

4. Дополнительные операции

После выполнения сравнения двух изображений, можно выполнить дополнительные операции, такие как выделение областей с различиями, подсчет числа различий, применение фильтров и т. д. Возможности зависят от ваших задач и требований.

Резюме

В этой статье мы рассмотрели несколько способов сравнения двух изображений в Python с использованием библиотек OpenCV, scikit-image и PIL. В зависимости от ваших потребностей, вы можете выбрать наиболее подходящий инструмент и выполнить дополнительные операции для анализа и обработки изображений.