这是我想做的:
我定期用网络摄像头拍照。就像时间流逝一样。然而,如果没有什么真正的改变,也就是说,图片看起来几乎相同,我不想存储最新的快照。
我想有某种方法可以量化这种差异,我必须根据经验确定一个阈值。
我追求的是简单而不是完美。 我用的是python。
这是我想做的:
我定期用网络摄像头拍照。就像时间流逝一样。然而,如果没有什么真正的改变,也就是说,图片看起来几乎相同,我不想存储最新的快照。
我想有某种方法可以量化这种差异,我必须根据经验确定一个阈值。
我追求的是简单而不是完美。 我用的是python。
当前回答
I have been having a lot of luck with jpg images taken with the same camera on a tripod by (1) simplifying greatly (like going from 3000 pixels wide to 100 pixels wide or even fewer) (2) flattening each jpg array into a single vector (3) pairwise correlating sequential images with a simple correlate algorithm to get correlation coefficient (4) squaring correlation coefficient to get r-square (i.e fraction of variability in one image explained by variation in the next) (5) generally in my application if r-square < 0.9, I say the two images are different and something happened in between.
这是强大的和快速的在我的实现(Mathematica 7)
这是值得玩转的部分,你感兴趣的图像,并通过裁剪所有的图像到那个小区域,否则一个远离相机但重要的变化将被错过。
我不知道如何使用Python,但我确信它也有相关性,不是吗?
其他回答
如何计算这两幅图像的曼哈顿距离呢?得到n*n个值。然后你可以做一些事情,比如行平均,把值减少到n个,然后再用一个函数得到一个值。
推土机的距离可能正是你所需要的。 不过,要实时实现它可能有点重。
你见过寻找相似图像的算法问题吗?请查看相关建议。
我建议对你的框架进行小波变换(我已经写了一个使用Haar变换的C扩展);然后,比较两张图片之间最大(比例)小波因子的索引,你应该得到一个数值相似近似。
你可以计算这两个图像的直方图,然后计算Bhattacharyya系数,这是一个非常快速的算法,我已经用它来检测板球视频中的镜头变化(在C中使用openCV)
如果现在回复太晚,我很抱歉,但因为我一直在做类似的事情,我想我可以在某种程度上做出贡献。
也许在OpenCV中你可以使用模板匹配。假设你用的是摄像头
简化图像(可能是阈值?) 应用模板匹配和检查max_val与minMaxLoc
提示:max_val(或min_val取决于所使用的方法)将为您提供数字,较大的数字。为了获得百分比上的差异,使用与相同图像匹配的模板—结果将是100%。
举例的伪代码:
previous_screenshot = ...
current_screenshot = ...
# simplify both images somehow
# get the 100% corresponding value
res = matchTemplate(previous_screenshot, previous_screenshot, TM_CCOEFF)
_, hundred_p_val, _, _ = minMaxLoc(res)
# hundred_p_val is now the 100%
res = matchTemplate(previous_screenshot, current_screenshot, TM_CCOEFF)
_, max_val, _, _ = minMaxLoc(res)
difference_percentage = max_val / hundred_p_val
# the tolerance is now up to you
希望能有所帮助。