Как измерить разницу между двумя кадрами с учетом набора пикселей для каждого кадра?

Question

Я использую алгоритм плотного оптического потока для вычисления оптического потока на данном видео, после запуска алгоритма я получаю вывод ниже.

Я хотел бы найти способ суммировать изменения между двумя кадрами (или двумя наборами векторов (в пиксельных единицах)), что означает нахождение числового значения для изменения между кадрами, чтобы определить, являются ли эти два кадра «похожими» или «разными»

это вывод (насколько я понимаю, для каждого пикселя это изменение x, y в основном):

flow
[[[ 0.00080293  0.00456178]
  [ 0.0023454   0.00762859]
  [ 0.00337119  0.01088941]
  ...
  [ 0.08646814  0.17195833]
  [ 0.07680464  0.15070145]
  [ 0.04990056  0.09711792]]

 [[ 0.00197109  0.00610898]
  [ 0.00431191  0.01074001]
  [ 0.00629149  0.01567514]
  ...
  [ 0.11541913  0.23083425]
  [ 0.10006026  0.19827926]
  [ 0.06407876  0.12646647]]

 [[ 0.00333168  0.0071025 ]
  [ 0.00625938  0.01281219]
  [ 0.01047979  0.02093185]
  ...
  [ 0.15598673  0.31461456]
  [ 0.1284331   0.25725985]
  [ 0.08006614  0.16013806]]

 ...

 [[-0.11634359  0.09029744]
  [-0.14934781  0.11287674]
  [-0.24678642  0.17862432]
  ...
  [ 0.00260158  0.00103487]
  [ 0.00391656  0.00041338]
  [ 0.00312206  0.00064316]]

 [[-0.06021533  0.04847184]
  [-0.07352059  0.05851178]
  [-0.12553327  0.09319763]
  ...
  [ 0.00314228 -0.00119414]
  [ 0.00410303 -0.00139949]
  [ 0.00334636 -0.00098234]]

 [[-0.0192373   0.010998  ]
  [-0.02326458  0.01555626]
  [-0.04161371  0.02764582]
  ...
  [ 0.00236979 -0.00039244]
  [ 0.00327405 -0.00078911]
  [ 0.00281549 -0.00057979]]]
flow
[[[-8.4514404e-03 -9.1092577e-03]
  [-8.2096420e-03 -1.6217180e-02]
  [-9.7641135e-03 -2.3235001e-02]
  ...
  [ 8.4836602e-02  9.4629139e-02]
  [ 7.0593305e-02  7.2248474e-02]
  [ 6.2410351e-02  5.8204494e-02]]

 [[-1.6573617e-02 -1.5174728e-02]
  [-1.5833536e-02 -2.2253623e-02]
  [-1.7538801e-02 -3.1138226e-02]
  ...
  [ 1.3201687e-01  1.3085920e-01]
  [ 1.1270510e-01  1.0012541e-01]
  [ 1.0345179e-01  8.3722569e-02]]

 [[-2.1787306e-02 -2.0292744e-02]
  [-2.2391599e-02 -2.8152039e-02]
  [-2.3549989e-02 -3.8980592e-02]
  ...
  [ 1.5739001e-01  1.6933599e-01]
  [ 1.3471533e-01  1.2855931e-01]
  [ 1.2196152e-01  1.0327549e-01]]

 ...

 [[-3.9006339e-03 -3.0767643e-03]
  [-1.8084457e-02 -8.7532159e-03]
  [-4.0460575e-02 -1.6521217e-02]
  ...
  [ 5.4473747e-03 -1.9708525e-03]
  [ 4.3195980e-03 -1.6532388e-03]
  [ 2.4038905e-03 -2.6415614e-04]]

 [[-2.2322503e-03 -3.0169063e-03]
  [-1.1787469e-02 -8.9037549e-03]
  [-2.8192652e-02 -1.6921449e-02]
  ...
  [ 1.9799198e-03 -3.8150212e-04]
  [ 1.5747466e-03 -5.4049061e-04]
  [ 9.2306529e-04 -1.1204407e-04]]

 [[-1.1798806e-03 -1.9108414e-03]
  [-6.6612735e-03 -5.3157108e-03]
  [-1.6056010e-02 -9.3358066e-03]
  ...
  [ 4.8137631e-04  6.4036541e-04]
  [ 3.4130082e-04  3.7227676e-04]
  [ 1.7955518e-04  1.8480681e-04]]]...

это идентификатор кода, который мы используем для расчета оптического потока:

def _calc_optical_flow_(distance_array):
    cap = cv2.VideoCapture("videos/3.1.avi")
    output_file_text = open("output.txt", "w+")

    ret, frame1 = cap.read()
    prvs = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    hsv = np.zeros_like(frame1)
    frames_array.append(frame1)

    hsv[..., 1] = 255
    count = 0
    distance = 0


    while(1):
        ret, frame2 = cap.read()
        if frame2 is None:
            break
        frames_array.append(frame2)
        next = cv2.cvtColor(frame2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prvs, next, None, pyr_scale=0.5, levels=3, winsize=15, iterations=1,
                                            poly_n=5, poly_sigma=1.2, flags=0)
        mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[..., 0], flow[..., 1])

        hsv[..., 0] = ang*180/np.pi/2
        hsv[..., 2] = cv2.normalize(mag, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
        rgb = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
        if count == 10:
            count = 0

            output_file_text.write("flow\n")
            output_file_text.write(np.array_str(flow) + "\n")
            distance = function(flow, distance)
            distance_array.append(distance)
            #print ("flow",flow)

        cv2.imshow('frame2',rgb)
        count=count+1
        k = cv2.waitKey(10) & 0xff
        if k == 27:
            break
        elif k == ord('s'):
            #cv2.imwrite('opticalfb.png', frame2)
            #cv2.imwrite('opticalhsv.png', rgb)
            prvs = next

    output_file_text.close()
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    return distance_array