OpenCV中与图像差异分析和报告相关的选项

Question

场景:在2D颜色中，带有顺序时间戳样本的静态视图，其中比较只在一对相邻样本之间进行。

背景：

• 以前从未使用过OpenCV，
• 对计算机视觉的理解有限，
• 中等经验脚本程序。

问题：

• 鉴于所提供的资料，还需要哪些补充资料？
• OpenCV中存在哪些相关的分析和报告解决方案，我应该研究更多吗？

更新：

• 这些图像的来源是什么？我将问题的意图抽象到这个程度，以避免歪曲答案如何概念化相关的解决方案。问题领域的披露:我可能对抽象问题域的价值错了，既然它已经被猜到了，我将确认域是任何高价值的自动GUI测试，它的复杂度相对较低。目前，基于像素对像素变化的简单回归测试(然后按像素对对变化的百分比排序)将是快速的，并产生价值，但马丁·贝克特建议的模板匹配可能允许跨平台测试，尽管对OpenCV或计算机视觉领域的了解也不多，但很难说这种方法目前是复杂的或有价值的。
• 什么是一样的？这取决于OpenCV在图像差异分析和报告中提供的解决方案。与捕获相关的任何工件将/应该在比较分析中考虑。理想情况下，差异报告在默认情况下(或预测编码)只应以允许对它们的手动响应进行优先排序的方式来描述重要的状态更改。
• 图像捕获的具体情况是什么？所有对都是在高度控制的环境中采样的，具有相同的固定视角/角度、照明、曝光、聚焦等。

Answer 1

你有一对想要比较的图像吗？

这些图像的来源是什么？

即。gui测试应用程序的屏幕截图或低质量的噪音闭路电视

图像的具体情况是什么？

是同一标定的固定摄像机在相同的角度。这些手持式的镜头是否有不同的曝光、聚焦和角度？

什么构成“相同”？

即。每个像素值相同。艺术作品并没有丢失。是同一个人。它们都是一棵树的图片

它基本上可以归结为两种方法，直方图和结构。

直方图法只计算两幅图像中每种颜色的像素数。如果你只想找到这对脸，那么拥有相似比例的肤色像素可能就足够了。对于皮肤来说，你经常在不同的颜色空间里这样做。

结构是指在场景中寻找特定的形状和物体。有一个关于模板匹配的opencv教程。但这通常需要高质量的非常相似的图像(相同的角度，比例，曝光)。或者有更复杂的程序识别特征和寻找模式的比例不同的距离-这是大多数生物特征的工作方式。

编辑:如果你在比较非常相似的图像，比如gui测试工具的屏幕截图，你只需要知道两者是否相同，那么你需要计算出图像的散列并进行比较。

最简单的只是像素值的直方图--但这不能检测是否有相同的窗口在屏幕上移动。下一个最简单的是浪花找到的特性列表。