详解使用PIL寻找图像之间的差异

下面是关于使用PIL寻找图像之间的差异的完整攻略：

什么是PIL

PIL（Python Imaging Library）是一个针对Python编程语言的图像处理库，它支持打开、编辑各种图片格式，处理图片的功能非常强大。我们可以使用PIL中的一些方法来寻找图像之间的差异。

安装和导入PIL

要使用PIL，首先需要安装它：

pip install pillow

安装完成后，可以在代码中导入PIL：

from PIL import Image

图像差异的实现

PIL中寻找图像之间的差异有两种方法：

1.使用ImageChops模块

from PIL import Image, ImageChops

image1 = Image.open('image1.png')
image2 = Image.open('image2.png')

#寻找两张图片的不同点
diff = ImageChops.difference(image1, image2)

#output.png中的内容是不同点的可视化效果
diff.save('output.png')

2.使用numpy数组算法

from PIL import Image
import numpy as np

image1 = Image.open('image1.png')
image2 = Image.open('image2.png')

# 将图片转换为numpy数组进行相减操作
diff_array = np.array(image1) - np.array(image2)

# 将数组结果再次转换为PIL Image图片
diff_image = Image.fromarray(diff_array)

#output.png中的内容是不同点的可视化效果
diff_image.save('output.png')

示例说明

下面给出两个示例说明：

示例1

有两张图片A和B，它们是相似的图像，但是由于某种原因导致某些像素点的RGB值发生了不同。我们需要比较这两张图片的差异。

代码如下：

from PIL import Image, ImageChops

image1 = Image.open('A.png')
image2 = Image.open('B.png')

# 寻找两张图片的不同点
diff = ImageChops.difference(image1, image2)

# output.png中的内容是不同点的可视化效果
diff.save('output.png')

运行后，我们可以得到一个可视化的结果output.png，它展示了两张图像之间的不同点：

可以看到，差异部分的RGB值被红色突出了出来。

示例2

有两张图片A和B，它们是相似的图像，但是两张图像的大小和像素点的位置有所不同。我们需要比较这两张图片的差异。

代码如下：

from PIL import Image
import numpy as np

image1 = Image.open('A.png')
image2 = Image.open('B.png')

# 将图片转换为numpy数组进行相减操作
diff_array = np.array(image1) - np.array(image2)

# 将数组结果再次转换为PIL Image图片
diff_image = Image.fromarray(diff_array)

# output.png中的内容是不同点的可视化效果
diff_image.save('output.png')

运行后，我们可以得到一个可视化的结果output.png，它展示了两张图像之间的不同点：

可以看到，差异部分的RGB值被白色突出了出来。通过这种方法，我们可以找到两张大小和位置不同的图像中相同的区域，或者找到不同的区域。