Как найти разницу изображений в массивах numpy?

(Цветное) изображение представляет собой трехмерную матрицу, поэтому вы можете преобразовать это изображение в массив numpy с помощью numpy.array(image), а затем вы можете получить разницу между этими двумя массивами numpy.

Окончательный ответ будет трехмерным массивом.

Я считаю, что размер массива numpy не равен 1. Вам нужно выполнить сумму столько раз, сколько размер массива, чтобы иметь одно значение суммы.

   [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)

вам может потребоваться добавить еще одну «сумму (результат)» перед печатью данных (если изображение двухмерное).

например:

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

     result = sum(result) >> Repeat

     print("difference:",result)

Это мой ответ о том, как найти разницу между двумя изображениями в каналах RGB.

Если нужно было вычесть 2 одинаковых изображения, печатает: разница на пиксель: 0

from numpy import sum
from imageio import imread

#https://github.com/glennford49/sampleImages/blob/main/cat2.png
#https://github.com/glennford49/sampleImages/blob/main/cat2.png
img1 = "cat1.png"
img2 = "cat2.png"
numpyImg1=[]
numpyImg2=[]
img1=imread(img1)
img2=imread(img2)
numpyImg1.append(img1)
numpyImg2.append(img2)
diff = numpyImg1[0] - numpyImg2[0] 
result = sum(diff/numpyImg1[0].size)
result = sum(abs(result.reshape(-1))) 
print("difference per pixel:",result)

Вы используете встроенную в Python функцию sum, которая выполняет суммирование только по первому измерению массива NumPy . Это причина, по которой вы получаете двумерный массив в качестве вывода вместо одного целого числа, которое вы ожидаете. Вместо этого используйте numpy.sum для вашего результата, который будет внутренне сглаживать многомерный массив NumPy, а затем суммировать результаты. Кроме того, вы также можете использовать numpy.abs для абсолютных вычислений:

import numpy as np

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

Использование numpy.sum означает, что вам больше не нужно преобразовывать массив в плоское представление перед использованием встроенной функции sum в вашем ответе. Для будущих разработок всегда используйте методы NumPy для любых арифметических операций, которые вы хотите выполнять с массивами NumPy. Это предотвращает неожиданное поведение, такое как то, что вы только что видели.