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

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。

其他回答

通过计算均方误差,numpy有一个简单而快速的解决方案:

before = np.array(get_picture())
while True:
    now = np.array(get_picture())
    MSE = np.mean((now - before)**2)

    if  MSE > threshold:
        break

    before = now

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。

下面是我写的一个函数,它以2个图像(文件路径)作为参数,并返回两个图像“像素”组件之间的平均差值。这对我确定视觉上“相等”的图像(当它们不==相等时)非常有效。

(我发现8个是判断图像本质上是否相同的一个很好的限制。)

(如果不添加预处理,图像必须具有相同的尺寸。)

from PIL import Image

def imagesDifference( imageA, imageB ):
    A = list(Image.open(imageA, r'r').convert(r'RGB').getdata())
    B = list(Image.open(imageB, r'r').convert(r'RGB').getdata())
    if (len(A) != len(B)): return -1
    diff = []
    for i in range(0, len(A)):
        diff += [abs(A[i][0] - B[i][0]), abs(A[i][1] - B[i][1]), abs(A[i][2] - B[i][2])]
    return (sum(diff) / len(diff))

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)

可以尝试的小事:

将两个图像重新采样为小的缩略图(例如64 x 64),并将缩略图与某个阈值逐像素进行比较。如果原始图像几乎相同,重新采样的缩略图将非常相似,甚至完全相同。这种方法可以处理特别是在低光场景中可能出现的噪音。如果你调成灰度,效果可能会更好。