Как я могу обнаружить отличия от двух изображений и показать различия?

Question

Вот что я хотел бы сделать:

У меня есть два похожих изображения. Изображения могут быть разными по положению. Итак, я использовал детектор функции прибоя. И сопоставил эти функции с двумя изображениями и полученной матрицей преобразования. И я исказил первое изображение с этой матрицей преобразования. И в результате есть незначительный сдвиг от второго изображения. Поэтому я не могу использовать метод вычитания для поиска различий. Как я могу обнаружить различия и показать их, рисуя круг вокруг различий?

Я сейчас работаю с использованием matlab и python.

Вот мой код в MATLAB.

%% Step 1: Read Images 
% Read the reference image containing the object of interest. 
oimg1 = imread('test3_im1.jpg'); 
img1 = imresize(rgb2gray(oimg1),0.2); 
figure; 
imshow(img1); 
title('First Image'); 

%% 
% Read the target image containing a cluttered scene. 
oimg2 = imread('test3_im2.jpg'); 
img2 = imresize(rgb2gray(oimg2),0.2); 
figure; 
imshow(img2); 
title('Second Image'); 

%% Step 2: Detect Feature Points 
% Detect feature points in both images. 
points1 = detectSURFFeatures(img1); 
points2 = detectSURFFeatures(img2); 

%% 
% Visualize the strongest feature points found in the reference image. 
figure; 
imshow(img1); 
title('500 Strongest Feature Points from Box Image'); 
hold on; 
plot(selectStrongest(points1, 500)); 

%% 
% Visualize the strongest feature points found in the target image. 
figure; 
imshow(img2); 
title('500 Strongest Feature Points from Scene Image'); 
hold on; 
plot(selectStrongest(points2, 500)); 

%% Step 3: Extract Feature Descriptors 
% Extract feature descriptors at the interest points in both images. 
[features1, points1] = extractFeatures(img1, points1); 
[features2, points2] = extractFeatures(img2, points2); 

%% Step 4: Find Putative Point Matches 
% Match the features using their descriptors. 
pairs = matchFeatures(features1, features2); 

%% 
% Display putatively matched features. 
matchedPoints1 = points1(pairs(:, 1), :); 
matchedPoints2 = points2(pairs(:, 2), :); 
figure; 
showMatchedFeatures(img1, img2, matchedPoints1, matchedPoints2, 'montage'); 
title('Putatively Matched Points (Including Outliers)'); 

%% Step 5: Locate the Object in the Scene Using Putative Matches 
% |estimateGeometricTransform| calculates the transformation relating the 
% matched points, while eliminating outliers. This transformation allows us 
% to localize the object in the scene. 
[tform, inlierPoints1, inlierPoints2] = ... 
    estimateGeometricTransform(matchedPoints1, matchedPoints2, 'affine'); 
% tform_m = cp2tform(inlierPoints1,inlierPoints2,'piecewise linear'); 
% TFORM = cp2tform(movingPoints,fixedPoints,'piecewise linear') 
%% 
% Display the matching point pairs with the outliers removed 
showMatchedFeatures(img1, img2, inlierPoints1, inlierPoints2, 'montage'); 
title('Matched Points (Inliers Only)'); 

%% detect difference 
imgw = imwarp(oimg1, tform); 
gim1 = rgb2gray(imgw); 
gim2 = rgb2gray(oimg2); 
sub = abs(gim1 - gim2); 
imshow(sub); 

Answer 1

Матч положение, а затем запустить:

I1 = imread('image1.jpg'); 
I2 = imread('image2.jpg'); 
Idif = uint8(abs(double(I1)-double(I2)))-40; 
Idif = uint8(20*Idif); 
imshow(Idif) 
hold on 
himage = imshow(I1); 
set(himage, 'AlphaData', 0.4); 

Тогда просто добавьте круги, если это необходимо. Этот код найдет и выделит различия. Я надеюсь, что это помогает.

Answer 2

Я не совсем уверен, если это будет решить вашу проблему, но вы можете думать об использовании:

Template Matching

, от Scikit-Image найти кажущееся подмножество. Кажется, из вашего описания, что вы уже сделали что-то вроде этого, но все же имеете некоторый тип позиционной разницы. Если мы говорим о небольших различиях, рассматриваем вопрос о допуске и проверяем все средние различия в окне. Допустим, ваш поднабор находится в позиции i, j. Тестирование всех средних различий в окне [i-10, i + 10], [y-10, y + 10] даст вам одну точную позицию, где это число меньше, и вероятность того, что это будет ваша правильная позиция (обратите внимание, однако, что это может быть компьютерным). С этого момента просто сделайте так, как вы сами предложили противопоставить различия.