如何利用Python3和OpenCV对比两张图片的不同，提取差异性

导言：通过机器视觉来计算两个图片之间的差异性，可以快速有效辨别文件、图片是否被篡改，也能帮助用户轻松识别钓鱼网站，确保财产安全。

一、所需模块

pip install --upgrade scikit-image
pip install --upgrade imutils

二、Python实现

# 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)

三、运行代码

如下图所示，cmd打开电脑终端，输入运行参数（即图片存储路径），Enter键运行。具体方法见上一篇博文：如何使用Argparse模块

四、运行结果

后记：需要对比的两张图片必须尺寸大小一致，即像素矩阵一致，否则无法对比提取差异性。有问题欢迎留言！

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