假设在场景中有一些动作,我试图跟踪下一张图片与前一张图片的差异程度.决定在两个jpg图像之间应用相应像素值的减法,然后计算所得矩阵的平均值,以便检查它是否低于或低于某个阈值水平(用于进一步分析).
减法由cv2.subtract和np.subtract方法完成.我注意到结果差异很大.似乎numpy以某种方式拉伸直方图并将结果值归一化,但为什么呢？
图像通过cv2.open加载.我知道这种方法使用频道的BGR顺序,但它没有解释发生了什么.加载的图像是numpy nd.array与np.uint值.使用Python 3.7处理Spyder.
编辑:cv2.imread中的参数0告诉以灰度加载图像
#loading images
img_cam0 = cv2.imread(r'C:\Users\Krzysztof\Desktop\1.jpg',0)
img_cam1 = cv2.imread(r'C:\Users\Krzysztof\Desktop\2.jpg', 0)
print('img0 type:',type(img_cam0), 'and shape:', img_cam0.shape)
print('img1 type:',type(img_cam1),'and shape:', np.shape(img_cam1))
print('\n')
#opencv subtraction
cv2_subt = cv2.subtract(img_cam0,img_cam1)
cv2_mean = cv2.mean(cv2_subt)
print('open cv mean is:', cv2_mean)
f.show_im(cv2_subt, 'cv2_subtr')
#np subtraction and mean
np_subtr = np.subtract(img_cam0, img_cam1)
np_mean = np.mean(np_subtr)
print('numpy mean is:', np_mean)
f.show_im(np_subtr, 'np_subtr')