Я новичок в python, и я играл с вычитанием фона, чтобы визуализировать изменения в изображениях до и после изменений.
Я написал короткий и простой скрипт с использованием библиотеки cv2:
#!/usr/bin/env python
import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
#GRAYSCALE ONLY FOR TESTING
#Test with person appearing in image
img1 = cv.imread("images/1.jpg", 0)
img2 = cv.imread("images/2.jpg", 0)
img3 = cv.subtract(img1, img2)
ret,thresh1 = cv.threshold(img3,90,255,cv.THRESH_BINARY)
#Test with satelite image of japan landslide changes after earthquake
jl_before = cv.imread("images/japan_earthquake_before.jpg",0)
jl_after = cv.imread("images/japan_earthquake_after.jpg",0)
jl_subtraction = cv.subtract(jl_before, jl_after)
ret,thresh2 = cv.threshold(img3,20,255,cv.THRESH_BINARY)
images = [img1, img2, thresh1, jl_before, jl_after, thresh2]
titles = ["Image1", "Image2", "Changes", "Japan_Before", "Japan_After", "Japan_Changes" ]
for i in range(6):
plt.subplot(2,3,i+1),plt.imshow(images[i],'gray')
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()
Результат выглядит так:
Почему маска с изменениями из первого набора изображений присутствует в маске второго набора изображений?
Я использовал разные переменные, thresh1 и thresh2.
Любая помощь будет принята с благодарностью, так как я не могу найти проблему.