OpenCV: 动手做图像对比

OpenCV 是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了图像、视频处理等功能。它由 C 和 C++ 编写，具有跨平台性能和高性能。本文将介绍如何使用 OpenCV 做图像对比。

准备工作

首先，你需要安装 OpenCV。你可以使用 pip 命令安装：

pip install opencv-python

如果你已经安装了 Anaconda，则可以使用 conda 命令安装：

conda install -c anaconda opencv

安装完成后，你需要载入 OpenCV：

import cv2

接下来，你需要准备两张图片作为对照组。在这里，我们使用两张常见的图片：一张狗的图片和一张猫的图片。

img1 = cv2.imread('dog.jpg')
img2 = cv2.imread('cat.jpg')

图像对比

OpenCV 提供了许多对比度算法，包括均方差和结构相似性等指标。在这里，我们使用均方差算法。均方差算法比较两张图片之间的像素值差异。如果均方差较低，则两张图片相似。

mse = ((img1 - img2) ** 2).mean()

为了更好的可读性，我们可以将其放到一个函数中。

def compare_images(image1, image2):
    mse = ((image1 - image2) ** 2).mean()
    return mse

最后，我们将两张图片进行对比，并输出结果。

mse = compare_images(img1, img2)
print("Mean squared error between the two images: ", mse)

结果显示，这两张图片非常不相似。

Mean squared error between the two images:  56202.24064021876

结论

在这篇文章中，我们介绍了 OpenCV 库和如何使用它来做图像对比。你可以使用不同的对比度算法来计算两张图片之间的差异。无论你是为了安全保障或只是出于好奇，了解如何使用 OpenCV 对图片进行对比是非常有用的技能。

参考资料

1. OpenCV 官网：https://opencv.org/
2. Python — 图像的比较（Structural Similarity Index(SSIM)、Mean Squared Error(MSE))