查找矩形区域中的百分比变化

简介

在某些应用程序中，我们需要查找矩形区域中的像素变化百分比。这可以用于监测屏幕中的实时变化，分析视频中的变化等等。

本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来实现这一功能。

准备工作

在开始之前，你需要安装以下软件和库：

1. Python 3.x（https://www.python.org/downloads/）
2. OpenCV for Python（https://pypi.org/project/opencv-python/）
3. Numpy（https://numpy.org/install/）

代码实现

步骤1：导入库

import cv2
import numpy as np

步骤2：读取图片

img1 = cv2.imread("img1.png")
img2 = cv2.imread("img2.png")

步骤3：转换为灰度图像

gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

步骤4：计算变化

diff = cv2.absdiff(gray1, gray2)

步骤5：制作阈值

threshold = cv2.threshold(diff, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

步骤6：查找轮廓

contours, hierarchy = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

步骤7：计算矩形区域

bounding_boxes = [cv2.boundingRect(c) for c in contours]

现在，我们已经得到了矩形的坐标和大小。

步骤8：计算百分比

最后一步是计算百分比。我们需要将矩形面积除以整幅图像面积，并将结果乘以100。

total_area = img1.shape[0] * img1.shape[1]
changed_area = sum([w*h for (x, y, w, h) in bounding_boxes])
percentage_change = (changed_area / total_area) * 100

现在，我们已经计算出了矩形区域中的像素百分比变化。

完整代码示例

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img1 = cv2.imread("img1.png")
img2 = cv2.imread("img2.png")

# 转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算变化
diff = cv2.absdiff(gray1, gray2)

# 制作阈值
threshold = cv2.threshold(diff, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 计算矩形区域
bounding_boxes = [cv2.boundingRect(c) for c in contours]

# 计算百分比
total_area = img1.shape[0] * img1.shape[1]
changed_area = sum([w*h for (x, y, w, h) in bounding_boxes])
percentage_change = (changed_area / total_area) * 100

print(f"The percentage change is {percentage_change:.2f}%.")

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Python和OpenCV库来查找矩形区域中的百分比变化。这对于实时视频监测和分析非常有用。 通过以上步骤，您可以实现此功能，并根据自己的需要进行修改和改进。