Python实现图片对比

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具体实现逻辑：使用第三方的控件，将两张图片进行对比，两张图片的尺寸必须一致。然后才能对比。

# USAGE
# python image_diff.py --first images/original_01.png --second images/modified_01.png# import the necessary packages
from skimage.measure import compare_ssim
import argparse
import imutils
import cv2# construct the argument parse and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-f", "--first", required=True,help="first input image")
ap.add_argument("-s", "--second", required=True,help="second")
args = vars(ap.parse_args())# load the two input images
imageA = cv2.imread(args["first"])
imageB = cv2.imread(args["second"])# convert the images to grayscale
grayA = cv2.cvtColor(imageA, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
grayB = cv2.cvtColor(imageB, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# compute the Structural Similarity Index (SSIM) between the two
# images, ensuring that the difference image is returned
(score, diff) = compare_ssim(grayA, grayB, full=True)
diff = (diff * 255).astype("uint8")
print("SSIM: {}".format(score))# threshold the difference image, followed by finding contours to
# obtain the regions of the two input images that differ
thresh = cv2.threshold(diff, 0, 255,cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)# loop over the contours
for c in cnts:# compute the bounding box of the contour and then draw the# bounding box on both input images to represent where the two# images differ(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)cv2.rectangle(imageA, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)cv2.rectangle(imageB, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)# show the output images
cv2.imshow("Original", imageA)
cv2.imshow("Modified", imageB)
cv2.imshow("Diff", diff)
cv2.imshow("Thresh", thresh)
cv2.waitKey(0)

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