最近有个项目需要做视觉自动化处理的工具，最后选用的软件为python，刚好这个机会进行系统学习。短时间学习，需要快速开发，所以记录要点步骤，防止忘记。

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本章节内容如下：实现了一个图像差异比较工具，能够找出两张图片之间的视觉差异并用红色矩形框标记出来。

1.安装所需库

2.核心代码分析

3.所有源码

4.最终效果

一、安装所需库

 安装numpy，matplotlib库

使用vscode的终端或cmd进行安装

pip install numpy matplotlib -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

二、核心源码分析

2.1  比较图片差异代码

 # 转换为灰度图gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 计算绝对差异diff = cv2.absdiff(gray1, gray2)# 二值化差异图_, threshold = cv2.threshold(diff, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 膨胀处理，使差异区域更明显kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)dilated = cv2.dilate(threshold, kernel, iterations=1)# 找到差异区域的轮廓contours, _ = cv2.findContours(dilated, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

2.2  在原图上绘制红色矩形框标记差异

# 在原图上绘制红色矩形框标记差异result = img2.copy()for contour in contours:# 过滤掉太小的区域if cv2.contourArea(contour) > 100:  # 面积阈值可根据需要调整x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)cv2.rectangle(result, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)  # 红色矩形框

2.3  对比结果保存到图片，将4张图片合一

# 保存结果cv2.imwrite(output_path, result)# 显示结果（可选）plt.figure(figsize=(15, 10))plt.subplot(221), plt.imshow(cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.title('Image 1'), plt.axis('off')plt.subplot(222), plt.imshow(cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.title('Image 2'), plt.axis('off')plt.subplot(223), plt.imshow(diff, cmap='gray')plt.title('Difference'), plt.axis('off')plt.subplot(224), plt.imshow(cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.title('Result (Differences in Red)'), plt.axis('off')plt.tight_layout()plt.show()

三、所有源码

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as pltdef compare_images(image1_path, image2_path, output_path='diff_result.jpg'):"""比较两张图片并标出差异区域参数:image1_path: 第一张图片路径image2_path: 第二张图片路径output_path: 输出结果图片路径"""# 读取图片img1 = cv2.imread(image1_path)img2 = cv2.imread(image2_path)# 检查图片是否成功加载if img1 is None or img2 is None:print("错误: 无法加载图片，请检查路径")return# 确保两张图片尺寸相同if img1.shape != img2.shape:print("错误: 图片尺寸不一致")return# 转换为灰度图gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 计算绝对差异diff = cv2.absdiff(gray1, gray2)# 二值化差异图_, threshold = cv2.threshold(diff, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 膨胀处理，使差异区域更明显kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)dilated = cv2.dilate(threshold, kernel, iterations=1)# 找到差异区域的轮廓contours, _ = cv2.findContours(dilated, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 在原图上绘制红色矩形框标记差异result = img2.copy()for contour in contours:# 过滤掉太小的区域if cv2.contourArea(contour) > 100:  # 面积阈值可根据需要调整x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)cv2.rectangle(result, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)  # 红色矩形框# 保存结果cv2.imwrite(output_path, result)# 显示结果（可选）plt.figure(figsize=(15, 10))plt.subplot(221), plt.imshow(cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.title('Image 1'), plt.axis('off')plt.subplot(222), plt.imshow(cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.title('Image 2'), plt.axis('off')plt.subplot(223), plt.imshow(diff, cmap='gray')plt.title('Difference'), plt.axis('off')plt.subplot(224), plt.imshow(cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.title('Result (Differences in Red)'), plt.axis('off')plt.tight_layout()plt.show()print(f"对比完成，结果已保存到: {output_path}")# 使用示例
if __name__ == "__main__":# 替换为你的图片路径image1 = "image1.jpg"image2 = "image2.jpg"compare_images(image1, image2)

四、最终效果