图片找茬游戏——使用OpenCV查找两张图像的不同处并标记

前言

• 有个小游戏，就是给出两张只有轻微的几处差异的图像，让大家来找出图像中的不同之处，之前曾经玩过，发现游戏明明告诉你有几处不同，但你什么也找不全，比如下面的几组图像，这几组图像每组都有三个不同的地方，可以试试能找出几处。
  
  
  
  
  不管你再什么认真找，也不容易找全其中差异的地方。以前试过从左到一块块的用眼睛扫描，但也是很容易漏掉细微的地方。可能是人的视觉感受野的问题吧。

2.在数字图像处理里面，每张图像都被看成一个三维的矩阵，那么把两张图像矩阵一相减，就得到差异的地方，在OpenCV库里面有封装的函数subtract（）可以实现为个功能。这个API也可用来做差分法运动跟踪。
3.我这里的编程环境是Windows 10 64位，IDE是VS2019，配置了OpenCV 4.5,实现语言是C++。

二.代码实现

1.创建新的工程，把编译好的OpenCV导入到Vs里，添加系统环境。
2.实现代码

#include 
#include 
#include 


void imshow(std::string name, const cv::Mat& cv_src)
{
	cv::namedWindow(name, 0);
	int max_rows = 800;
	int max_cols = 800;
	if (cv_src.rows >= cv_src.cols && cv_src.rows > max_rows)
	{
		cv::resizeWindow(name, cv::Size(cv_src.cols * max_rows / cv_src.rows, max_rows));
	}
	else if (cv_src.cols >= cv_src.rows && cv_src.cols > max_cols)
	{
		cv::resizeWindow(name, cv::Size(max_cols, cv_src.rows * max_cols / cv_src.cols));
	}
	cv::imshow(name, cv_src);
}

void imageSubtract(const cv::Mat& image1, const cv::Mat& image2,cv::Mat &cv_dst)
{
	if (image1.empty() || image2.empty())
	{
		return;
	}
	
	cv::Mat cv_src1 = image1.clone();
	cv::Mat cv_src2 = image2.clone();

	if ((image1.rows != image2.rows) || (image1.cols != image2.cols))
	{
		int rows = (image1.rows + image2.rows) / 2;
		int cols = (image1.cols + image2.cols) / 2;
		
		cv::resize(image1, cv_src1, cv::Size(cols, rows));
		cv::resize(image2, cv_src2, cv::Size(cols, rows));
	}

	cv::Mat image1_gary, image2_gary;

	if (cv_src1.channels() != 1)
	{
		cvtColor(cv_src1, image1_gary, cv::COLOR_BGR2GRAY);
	}
	if (cv_src2.channels() != 1)
	{
		cvtColor(cv_src2, image2_gary, cv::COLOR_BGR2GRAY);
	}

	cv::Mat frameDifference, absFrameDifferece;
	cv::Mat previousGrayFrame = image2_gary.clone();

	//图1减图2
	subtract(image1_gary, image2_gary, frameDifference, cv::Mat(), CV_16SC1);

	//取绝对值
	absFrameDifferece = abs(frameDifference);

	//位深的改变
	absFrameDifferece.convertTo(absFrameDifferece, CV_8UC1, 1, 0);
	imshow(\"absFrameDifferece\", absFrameDifferece);
	
	cv::Mat segmentation;
	//阈值处理（这一步很关键，要调好二值化的值）
	threshold(absFrameDifferece, segmentation, 10, 255, cv::THRESH_BINARY);
	//threshold(absFrameDifferece, segmentation, 0, 255, cv::THRESH_OTSU);

	imshow(\"bin\", segmentation);

	//形态学处理(开闭运算)
	//形态学处理用到的算子
	cv::Mat morphologyKernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(5, 5), cv::Point(-1, -1));
	morphologyEx(segmentation, segmentation, cv::MORPH_CLOSE, morphologyKernel, cv::Point(-1, -1), 2, cv::BORDER_REPLICATE);

	//找边界
	std::vector< std::vector<cv::Point> > contours;
	std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
	findContours(segmentation, contours, hierarchy, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE, cv::Point(0, 0));//CV_RETR_TREE
	std::vector< std::vector<cv::Point> > contours_poly(contours.size());

	std::vector<cv::Rect> boundRect;

	cv_dst = cv_src1.clone();
	for (int index = 0; index < contours.size(); index++)
	{
		approxPolyDP(cv::Mat(contours[index]), contours_poly[index], 3, true);
		cv::Rect rect = cv::boundingRect(cv::Mat(contours_poly[index]));
		rectangle(cv_dst, rect, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
	}
}

int main()
{
	//读入图像
	cv::Mat cv_image1 = cv::imread(\"images/F1.jpg\");
	cv::Mat cv_image2 = cv::imread(\"images/F2.jpg\");

	cv::Mat cv_dst;
	//比较图像
	imageSubtract(cv_image1, cv_image2, cv_dst);
	imshow(\"A1\", cv_image1);
	imshow(\"A2\", cv_image2);
	imshow(\"dst\", cv_dst);
	cv::imwrite(\"cv_dst.jpg\", cv_dst);

	cv::waitKey();
	return 0;
}

3.运行效果：

3.结果对比：

4.整个工程源码以上传到CSDN：https://download.csdn.net/download/matt45m/49898214