如何找到numpy阵列中图像的差异？

Question

我试图计算两幅图像之间的差异。我期望结果是一个整数，但我没有得到我期望的结果

from imageio import imread
#https://raw.githubusercontent.com/glennford49/sampleImages/main/cat1.png
#https://raw.githubusercontent.com/glennford49/sampleImages/main/cat2.png
img1="cat1.png" # 183X276
img2="cat2.png" # 183x276
numpyImg1=[]
numpyImg2=[]
img1=imread(img1)
img2=imread(img2)
numpyImg1.append(img1)
numpyImg2.append(img2)
diff = numpyImg1[0] - numpyImg2[0] 
result = sum(abs(diff)) 

print("difference:",result)

打印：

# it prints an array of images rather than printing an interger only

目标：

difference: <int>

Answer 1

我相信numpy数组的维数不是1，您需要执行与数组维数相同的求和次数，才能获得单个和值

   [1,2,3]
    sum gives : 6

   [[1,2,3],[1,2,3]]
   sum gives : [2,4,6]
   doing a second sum opertion gives
     : 12 (single value)

在打印数据之前，您可能需要再添加一个“总和（结果）”（如果图像是二维的）

例如：

     numpyImg2.append(img2)
     diff = numpyImg1[0] - numpyImg2[0] 
     result = sum(abs(diff)) 

     result = sum(result) >> Repeat

     print("difference:",result)

Answer 2

您正在使用Python的内置sum函数，它只执行一个求和along the first dimension of a NumPy array。这就是为什么将2D数组作为输出，而不是预期的单个整数。请在结果上使用^{}，这将在内部展平多维NumPy数组，然后对结果求和。此外，您还可以使用^{}进行绝对计算：

import numpy as np

result = np.sum(np.abs(diff)) 

使用numpy.sum意味着在答案中使用内置的sum函数之前，您不再需要将数组重塑为扁平表示形式。对于将来的开发，始终对要在NumPy数组上执行的任何算术运算使用NumPy方法。它可以防止意外的行为，比如你刚才看到的

Answer 3

（彩色）图像是一个3D矩阵，因此您可以使用numpy.array(image)将这些图像转换为numpy数组，然后您可以得到这两个numpy数组的差异

最后的答案是三维数组