请问一下 Python 有什么比较好的图片比对, - V2EX
V2EX = way to explore
V2EX 是一个关于分享和探索的地方
现在注册
已注册用户请  登录
推荐学习书目
Learn Python the Hard Way
Python Sites
PyPI - Python Package Index
http://diveintopython.org/toc/index.html
Pocoo
值得关注的项目
PyPy
Celery
Jinja2
Read the Docs
gevent
pyenv
virtualenv
Stackless Python
Beautiful Soup
结巴中文分词
Green Unicorn
Sentry
Shovel
Pyflakes
pytest
Python 编程
pep8 Checker
Styles
PEP 8
Google Python Style Guide
Code Style from The Hitchhiker's Guide
18870715400
V2EX    Python

请问一下 Python 有什么比较好的图片比对,

  •  
  •   18870715400 2019-12-05 19:28:09 +08:00 3907 次点击
    这是一个创建于 2161 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    比如有一张大截图, 还有一个小图标的图片,python 有什么算法或者库可以比较这张大截图当中有没有这个小图标

    10 条回复    2019-12-06 00:24:20 +08:00
    delectate
        1
    delectate  
       2019-12-05 19:33:27 +08:00   2
    ClericPy
        2
    ClericPy  
       2019-12-05 19:34:11 +08:00
    简单识别可以用 PIL / pillow 那边的, 带容错率的也有, 可以查查相关的, 以前用过基于它的以图找坐标的自动化库
    18870715400
        3
    18870715400  
    OP
       2019-12-05 19:42:14 +08:00
    非常感谢
    0x5f
        4
    0x5f  
       2019-12-05 19:49:11 +08:00
    用 sift 算法去做匹配
    imn1
        5
    imn1  
       2019-12-05 20:02:13 +08:00
    很简单,几行而已
    img_rgb = cv2imread(image)
    img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    template = target
    w, h = template.shape[::-1]
    res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    threshold = 0.9
    loc = numpy.where( res >= threshold)

    image 是待检查图片路径(截图)
    target 是参考图片路径(小图)
    loc 是结果,表示 target 在 image 内的位置(可以是 0 至多个),可以用 len 判断 T/F
    threshold 的大小,是判断临界值,准确度
    cv2imread 是个修改的函数,只是做了非 ASCII 路径兼容而已,其实就是 opencv 的 imread,这里就不贴了

    相关依赖的安装自理

    没有记下来源,某个专门写图像识别的洋人 blog
    aadebuger
        6
    aadebuger  
       2019-12-05 20:16:22 +08:00
    pip install airtest 就可以。 你的需求肯定是手机的截图
    imn1
        7
    imn1  
       2019-12-05 20:18:01 +08:00
    这里说一下,一张大图里面找小图,例如集体合照里面找某个人的人脸这种
    用 similar image 方式是不准确的,因为 similar image 是整图比较的
    显然,除去小图的部分,其他的部分,全部都变成干扰(差异)因素了
    areless
        8
    areless  
       2019-12-05 23:17:20 +08:00
    hamming distance
    github 关键词 image hash
    https://github.com/search?q=images+hash
    imn1
        9
    imn1  
       2019-12-06 00:20:43 +08:00   1
    OK,我的错,copy 代码没留意灰度预处理的部分(我代码图像预处理是写在一个类里面,忘了)
    修正 #3

    应该是这个,简单测试了几幅图
    ------------------------------------------
    #!/usr/bin/env python3
    # -*-coding:utf-8 -*-

    import numpy
    from cv2 import cv2

    image = r'c:\temp\1.jpg'
    # target = r'c:\temp\2.jpg'
    # target = r'c:\temp\1142d03a4b21edd545812af46e7f84cc.jpg'
    target = r'c:\temp\Download-HD-Bamboo-Wallpapers.jpg'
    # target = r'c:\temp\Free-HD-Bamboo-Wallpapers-Download.jpg'
    img_gray = cv2.imread(target, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    tImg = cv2.imread(image, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    h, w = tImg.shape[:2]
    h0 = h//4
    h1 = h-h//4
    w0 = w//4
    w1 = w-w//4
    template = tImg[h0:h1, w0:w1]
    w, h = template.shape[::-1]
    res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    threshold = 0.9
    loc = numpy.where( res >= threshold)
    print(loc)
    if len(loc[0]): print("True")
    else: print("False")
    ------------------------------------------------
    注释同上
    关于     帮助文档     自助推广系统     博客     API     FAQ     Solana     937 人在线   最高记录 6679       Select Language
    创意工作者们的社区
    World is powered by solitude
    VERSION: 3.9.8.5 24ms UTC 20:56 PVG 04:56 LAX 12:56 JFK 15:56
    Do have faith in what you're doing.
    ubao msn snddm index pchome yahoo rakuten mypaper meadowduck bidyahoo youbao zxmzxm asda bnvcg cvbfg dfscv mmhjk xxddc yybgb zznbn ccubao uaitu acv GXCV ET GDG YH FG BCVB FJFH CBRE CBC GDG ET54 WRWR RWER WREW WRWER RWER SDG EW SF DSFSF fbbs ubao fhd dfg ewr dg df ewwr ewwr et ruyut utut dfg fgd gdfgt etg dfgt dfgd ert4 gd fgg wr 235 wer3 we vsdf sdf gdf ert xcv sdf rwer hfd dfg cvb rwf afb dfh jgh bmn lgh rty gfds cxv xcv xcs vdas fdf fgd cv sdf tert sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf shasha9178 shasha9178 shasha9178 shasha9178 shasha9178 liflif2 liflif2 liflif2 liflif2 liflif2 liblib3 liblib3 liblib3 liblib3 liblib3 zhazha444 zhazha444 zhazha444 zhazha444 zhazha444 dende5 dende denden denden2 denden21 fenfen9 fenf619 fen619 fenfe9 fe619 sdf sdf sdf sdf sdf zhazh90 zhazh0 zhaa50 zha90 zh590 zho zhoz zhozh zhozho zhozho2 lislis lls95 lili95 lils5 liss9 sdf0ty987 sdft876 sdft9876 sdf09876 sd0t9876 sdf0ty98 sdf0976 sdf0ty986 sdf0ty96 sdf0t76 sdf0876 df0ty98 sf0t876 sd0ty76 sdy76 sdf76 sdf0t76 sdf0ty9 sdf0ty98 sdf0ty987 sdf0ty98 sdf6676 sdf876 sd876 sd876 sdf6 sdf6 sdf9876 sdf0t sdf06 sdf0ty9776 sdf0ty9776 sdf0ty76 sdf8876 sdf0t sd6 sdf06 s688876 sd688 sdf86