以下是我想做的事情:
我想定期使用网络摄像头拍照片。有点像时间流逝的东西。但是，如果没有真正发生改变，也就是说，图片基本上看起来相同，我不想存储最新的快照。
我想象有一种量化差异的方法，我将不得不凭经验确定阈值。
我寻求简单而非完美。 我正在使用Python。
如何量化两幅图像之间的差异？
225
- carrier
1
相关：https://dev59.com/EnVD5IYBdhLWcg3wTJvF - Anoyz
25个回答
1
使用numpy计算均方误差是一种简单快捷的解决方案：
before = np.array(get_picture())
while True:
now = np.array(get_picture())
MSE = np.mean((now - before)**2)
if MSE > threshold:
break
before = now
- arianvc
0
有许多指标可以用来评估两张图片是否相似，以及它们的相似程度。
我不会在这里涉及任何代码，因为我认为这应该是一个科学问题，而不是技术问题。
一般来说，这个问题与人类对图像的感知有关，因此每个算法都有其支持人类视觉系统特征的方法。
经典的方法包括：
可见差异预测器：一种用于评估图像保真度的算法（https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/1666/0000/Visible-differences-predictor--an-algorithm-for-the-assessment-of/10.1117/12.135952.short?SSO=1）
图像质量评估：从误差可见性到结构相似性（http://www.cns.nyu.edu/pub/lcv/wang03-reprint.pdf）
FSIM：一种用于图像质量评估的特征相似性指数（https://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/IQA/TIP_IQA_FSIM.pdf）。
其中，SSIM（从误差可见性到结构相似性的图像质量评估）是最容易计算且开销也最小的方法，正如另一篇论文“基于梯度相似性的图像质量评估”所报道的那样（https://www.semanticscholar.org/paper/Image-Quality-Assessment-Based-on-Gradient-Liu-Lin/2b819bef80c02d5d4cb56f27b202535e119df988）。
还有许多其他方法。如果您对艺术感兴趣/非常关心，请查看Google学术并搜索类似“视觉差异”，“图像质量评估”等内容。
- cyfex
0
使用SSIM来测量两张图片之间的结构相似性指数。
- Saqib Shakeel
0
我认为你可以简单地计算欧几里得距离（即逐像素差的平方和的平方根），并在此基础上考虑两个图像的亮度是否相等，如果它们的距离低于某个经验阈值，则认为它们相等。最好使用C函数来实现。
- Federico Ramponi
网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的可以查看英文原文，
原文链接
原文链接