查找两个图像之间的不同区域

Question

我的目的是比较两个图像之间的像素，并找出最小（优化的）包含图像之间所有不同像素的矩形区域。 简单地说，我比较了两幅图像的所有像素（例如1024 * 768像素），发现了不同的部分，但由于速度而不是好主意。 我需要做这个比较每秒至少十五次。 你知道更有效的算法吗？

Answer 1

如果你的像素值存储在二维数组中（比如灰度值为0-255），你可以做的就是像矩阵一样处理数组，然后减去两个数组。结果中的条目是零是相同的像素，非零表示它们是不同的。然后，您会发现包含非零条目的顶部行作为您的y-MAX，您的y-MIN包含非零的最低行，x-MIN包含非零的第一列和非零的最后一列为x-MAX。然后该矩形具有4个坐标：

• （X-MIN，Y-MIN）--lower左角
• （X-MAX，Y-MIN）--lower右上角
• （X- MAX，Y-MAX）--top右上角
• （X-MIN，Y-MAX）--top左侧开出角球

如果你碰巧知道所有的条目都至少为零（可能是通过获取绝对值来完成，但这会增加成本），那么你可以通过右边所有1的列向量乘以矩阵。这会给你一个行数。然后，您会找到第一个和最后一个非零的行数（自上而下搜索，自下而上）。如果你在左边乘以全1的行向量，你会得到相同的结果，但是列总和。再次寻找那些非零的。

矩阵运算很好，因为有优化的库可以帮助加速计算（并且矩阵并不那么大）......特别是如果您有可用于执行计算的GPU。但即使在串行中，小矩阵向量计算也不是那么耗时。

Answer 2

从另一个图像中减去一个图像。相同的像素将变为零，即黑色。

找到一个黑色的角落，并使用trim（修剪边框/边缘）类型的命令来修剪黑色边框，这将告诉您区别的区域。

这是很简单的ImageMagick的两行做，如果你可以使用 - 它可对C/C多的平台++，Python和Perl中......

让我们两个图像，a.jpg和b.jpg：

你看到我做了什么呢？ :-)

现在我们可以使用ImageMagick来查找差异和不同的区域。我正在使用命令行，但正如我所说的，您可以使用C/C++，Perl，Python，.NET或其他任何可以漂浮您的船的设备。

要么用它来寻找差异：

convert a.jpg b.jpg \ 
     -compose difference \ 
     -composite \ 
     -threshold 0 \ 
     -separate \ 
     -evaluate-sequence Add \ 
     diff.jpg 

其中给出了这样的：

或者使用：

composite a.jpg b.jpg -compose difference diff.jpg 

其中给出了这样的：

或者用这个简单的减法：

convert a.jpg b.jpg -compose minus -composite diff.jpg 

现在你可以使用ImageMagick的边框装饰功能来评价，如果你修剪所有的黑色边框过什么会留下，像这样：

convert a.jpg b.jpg \ 
     -compose difference \ 
     -composite \ 
     -threshold 0 \ 
     -separate \ 
     -evaluate-sequence Add \ 
     -format "%w %h %@" \ 
     info: 

它输出这个：

400 463 264x240+80+176 

告诉你图像是400x463，如果你裁剪了边框，你将剩下一个矩形264x240，其左上像素偏移80,176从图像的左上角。

只是为了好玩，我会绘制矩形到图像中的红色，用这个命令：

convert diff.jpg \ 
     -stroke red \ 
     -fill transparent \ 
     -draw "rectangle 80,176 344,416" \ 
     rect.jpg 

其中给出了这样的：

从本质上讲，你可以做我的全部在这里用一行或两行shell解释，或者8-10行C/C++。请注意，边界框稍大，因为我叠加的漫画具有透明的矩形背景。如果您需要在差分中允许一定程度的“粗糙”，您还可以使用-fuzz 5%来允许图像中的细微差异。

检测的边界框的另一方式是squidge的差分图像，直到它是一个高大的图像，只有一个像素宽，这样的：

convert diff.jpg -scale 1x! -threshold 1% t.jpg 

得到的图像如下：

现在，如果将输出转换为文本格式，您可以很容易地找到第一个白色像素（在程序中，您不会这样做 - 您会写一个循环代替 - 但我是示出的概念在这里）：

convert diff.jpg -scale 1x! -threshold 1% txt: | grep -m1 white 

0,176: (255,255,255) #FFFFFF white 

的grep -m1 white查找具有在它white第一行，然后停止寻找（匹配被限制为1）。这表明白色像素的第一行是176 - 与上面的红色框相比。现在我们可以找到最后一个白色像素，使用：

convert diff.jpg -scale 1x! -threshold 1% txt: | grep white | tail -1 

0,415: (255,255,255) #FFFFFF white 

并且我们知道行415是边界框的底部。

现在你squidge图像的宽而扁的版本仅有1个像素高，并找到自己的边框的左，右极限：

convert diff.jpg -scale x1! -threshold 1% txt: | grep -m1 white 

80,0: (255,255,255) #FFFFFF white 

convert diff.jpg -scale x1! -threshold 1% txt: | grep white | tail -1 

343,0: (255,255,255) #FFFFFF white 

所以您边框的左右极限是80和343 - 根据红色矩形。