您可以使用PIL中的函数来比较两个图像。

import Image
import ImageChops

im1 = Image.open("splash.png")
im2 = Image.open("splash2.png")

diff = ImageChops.difference(im2, im1)

diff对象是一幅图像，其中每个像素都是第二幅图像中该像素的颜色值与第一张图像相减的结果。使用差异图像你可以做几件事。最简单的是diff.getbbox()函数。它会告诉你包含两幅图像之间所有变化的最小矩形。

您也可以使用来自PIL的函数实现这里提到的其他东西的近似。

两种流行且相对简单的方法是:(a)已经提出的欧几里得距离，或(b)标准化互相关。与简单的互相关相比，归一化互相关对光照变化的影响明显更强。维基百科给出了一个标准化互相关的公式。更复杂的方法也存在，但它们需要更多的工作。

使用numpy-like语法，

dist_euclidean = sqrt(sum((i1 - i2)^2)) / i1.size

dist_manhattan = sum(abs(i1 - i2)) / i1.size

dist_ncc = sum( (i1 - mean(i1)) * (i2 - mean(i2)) ) / (
  (i1.size - 1) * stdev(i1) * stdev(i2) )

假设i1和i2为二维灰度图像阵列。

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))

给出的大多数答案都不涉及照明水平。

在进行比较之前，我首先将图像归一化到标准的光照水平。

使用SSIM测量两幅图像之间的结构相似指数度量。

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。