对两个黑白图像进行异或运算并求和

Question

与两个图像开始im1，并im2与PIL模块创建，我们有相应的黑白图像，

bw_im1 = im1.convert('1')      

和

bw_im2 = im2.convert('1')    

的每个像素bw_im2和bw_im2为0或256。

假设双方bw_im2并bw_im2具有相同的尺寸。

你如何异或所有相应的条目然后总结它们？

我的工作

我编写了以下存根/概念验证Python 程序，但担心使用代码（解包/翻译）会很复杂。可能有一种更直接、更有效的方法来处理两个图像中的像素。

import numpy as np

M = np.zeros((2, 3))
M[0,2] = 255
M[1,0] = 255
M[1,1] = 255    
print(M)

N = np.zeros((2, 3))
N = np.zeros((2, 3))
N[0,2] = 255
N[1,1] = 255  
N[1,2] = 255
print(N)

list_M = list(M)
list_N = list(N)
xor_signal = 0
for row in range(0, len(list_M)):
    for col in range(0,len(list_M[row])):
        xor_signal = xor_signal + int(bool(list_M[row][col]) !=  bool(list_N[row][col]))

print(xor_signal)

输出

[[  0.   0. 255.]
 [255. 255.   0.]]
[[  0.   0. 255.]
 [  0. 255. 255.]]
2

Answer 1

您可以像这样使用 PIL 的ImageChops：

#!/usr/local/bin/python3
import numpy as np
from PIL import Image, ImageChops

# Open images
im1 = Image.open("im1.png")
im2 = Image.open("im2.png")

result = ImageChops.logical_xor(im1,im2)
result.save('result.png')

所以，如果你从这两个开始：

结果将是：

当然，如果你是物理学家，你可以这样写 ;-)

#!/usr/local/bin/python3
from PIL import Image, ImageChops 
ImageChops.logical_xor(Image.open("im1.png"), Image.open("im2.png")).save('result.png')

或者你可以像这样使用 Numpy 的 XOR：

#!/usr/local/bin/python3
import numpy as np
from PIL import Image

# Open images
im1 = Image.open("im1.png")
im2 = Image.open("im2.png")

# Make into Numpy arrays
im1np = np.array(im1)*255
im2np = np.array(im2)*255

# XOR with Numpy
result = np.bitwise_xor(im1np, im2np).astype(np.uint8)

# Convert back to PIL image and save
Image.fromarray(result).save('result.png')

您可以通过在最后添加以下内容来对像素求和：

print('Sum: {}'.format(np.sum(result)))

或者，您无需编写任何 Python，只需在终端中键入以下ImageMagick命令：

magick im1.png im2.png -evaluate-sequence xor result.png

如果您使用的是 v6 或更早版本，请改用以下内容：

convert im1.png im2.png -evaluate-sequence xor result.png