python苦短-CV2

# 导入需要的包
import cv2  # pip install opencv-python
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont  # pip install pillow

# 导入第一个图片
first1 = cv2.imread(
    r"D:360MoveDataUserscmusunqiDocumentsGitHubR_and_pythonpythonCV21.jpg"
)
# 彩色图片转换为灰度图片
first1 = cv2.cvtColor(first1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯模糊，目的是去除一些噪点
first1 = cv2.GaussianBlur(first1, (21, 21), 1.5)
# 21,21 为高斯窗格，最后一个参数为模糊参数，越大模糊约严重

# 导入第二个图片
first2 = cv2.imread(
    r"D:360MoveDataUserscmusunqiDocumentsGitHubR_and_pythonpythonCV22.jpg"
)
# 彩色图片转换为灰度图片
first2 = cv2.cvtColor(first2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯模糊，目的是去除一些噪点
first2 = cv2.GaussianBlur(first2, (21, 21), 0.5)
# 21,21 为高斯窗格，最后一个参数为模糊参数，越大模糊约严重

# 对两张图片进行对比
chayi = cv2.absdiff(first2,first1)
# 再次进行高斯模糊
img = cv2.GaussianBlur(chayi,(21,21),0.5)

# # 边缘检测
canny = cv2.Canny(img, 40, 200)


# 将检测出的异常和原图进行叠加
canny_a = cv2.add(first1,canny)

# 保存识别图片
cv2.imwrite('pred.jpg',canny_a)