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遇到的问题就是,首先对一张 图批判进行,自适应二值化处理,这个参照 https://blog.csdn.net/qq_37385726/article/details/82017177
调整参数后得出图2,这时候需要对比图2和图3,求出两张照片的重合部分(求交集)
最后得出: 这样的效果
- def intersection(img1,img2,filename):
- ori1 = cv2.imread(img1)
- ori2 = cv2.imread(img2)
- # 取蓝色通道计算,因为红绿都占用,去蓝色不容易错
- img = (255 - ori1[:,:,0]) / 255. * (255 - ori2[:, :, 0] )/ 255. # 取交集就是*操作,颜色取反,背景就是黑色(自适应二值化的背景是白色)
- new_img = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 3), dtype=np.uint8) # 新建一个大小相等的图片
- new_img[:, :, 1] = np.array(np.clip(img*255, 0, 255), dtype=np.uint8)
- cv2.imwrite("/"+filename, new_img)
-
-
- if __name__ == '__main__':
- path = '/'
- path2 = '/' #读取两个文件夹的照片
- dirs = os.listdir(path)
- for filename in dirs:
- if not os.path.exists(path2+filename[:-3]+"png"):#对应的图片不存在就跳过
- continue
- intersection(path+filename, path2+filename[:-3]+'png',filename)
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