Opencv cv2.absdiff(img1, img2).sum() 无需临时图像

Question

是否可以在不使用临时图像的情况下计算cv2.absdiff(img1, img2).sum()？

我有一个视频流，需要在处理开始时进行某种形式的图像稳定。absdiff能够快速地检查两个连续图像的不同摆放向量，并给出一个误差依赖的结果，但是我必须创建、写入和读取一个仅用于计算img.sum()的临时图像。因此，消除这些内存分配、写入和读取步骤将是很好的。

def calcMatch(img1, img2):
    diff = cv2.absdiff(img1, img2)
    return diff.sum()

Python解决方案

import cv2
import time

img = cv2.imread('test.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img1 = img[10:330, 10:870]
img2 = img[20:340, 20:880]

start = time.clock()
d = cv2.absdiff(img1, img2)
s = d.sum()
t = time.clock() - start
print 'with absdiff ', t
print s

start = time.clock()
s = cv2.norm(img1, img2, cv2.NORM_L1)
t = time.clock() - start
print 'with norm L1 ',  t
print s

在我的笔记本电脑上，使用以下方式可以显著提高速度，并且比例非常稳定：
使用absdiff 0.00207574457822
4315120
使用norm L1 0.000226647018223
4315120.0

- jshepherd

Answer 1

尝试使用带有 NORM_L1 的 norm 函数。C++ 代码：

double res = cv::norm(img1, img2, cv::NORM_L1);

- vinograd47

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还不错，我测试了一下，比absdiff方法快。希望能找到更快的方法。 - ati ince