C++ 在图像中寻找差异

我的形象如下：

Mat img1 = imread(image_path1, COLOR_BGR2GRAY); 
Mat img2 = imread(image_path2, COLOR_BGR2GRAY);

cv::Mat diffImage;
cv::absdiff(img2, img1, diffImage);

cv::Mat foregroundMask = cv::Mat::zeros(diffImage.rows, diffImage.cols, CV_8UC3);

float threshold = 30.0f;
float dist;

for(int j=0; j<diffImage.rows; ++j)
{
    for(int i=0; i<diffImage.cols; ++i)
    {
        cv::Vec3b pix = diffImage.at<cv::Vec3b>(j,i);

        dist = (pix[0]*pix[0] + pix[1]*pix[1] + pix[2]*pix[2]);
        dist = sqrt(dist);

        if(dist>threshold)
        {
            foregroundMask.at<unsigned char>(j,i) = 255;
        }
    }
}

cvtColor(diffImage,diffImage,COLOR_BGR2GRAY);

Mat1b img = diffImage.clone();

// Binarize image
Mat1b bin = img > 70;

// Find non-black points
vector<Point> points;
findNonZero(bin, points);

// Get bounding rect
Rect box = boundingRect(points);

// Draw (in color)
rectangle(img1, box, Scalar(0,255,0), 3);

// Show
imshow("Result", img1);

我想检测5个拨号盘进行处理。Hough圆正在检测所有其他不相关的圆。为了解决这个问题，我创建了一个普通的图像，并与这个图像产生了绝对的差异。它给出了这样的图像：

我在它周围画了一个方框，最后的图像是：

我的代码如下：

Mat img1 = imread(image_path1, COLOR_BGR2GRAY); 
Mat img2 = imread(image_path2, COLOR_BGR2GRAY);

cv::Mat diffImage;
cv::absdiff(img2, img1, diffImage);

cv::Mat foregroundMask = cv::Mat::zeros(diffImage.rows, diffImage.cols, CV_8UC3);

float threshold = 30.0f;
float dist;

for(int j=0; j<diffImage.rows; ++j)
{
    for(int i=0; i<diffImage.cols; ++i)
    {
        cv::Vec3b pix = diffImage.at<cv::Vec3b>(j,i);

        dist = (pix[0]*pix[0] + pix[1]*pix[1] + pix[2]*pix[2]);
        dist = sqrt(dist);

        if(dist>threshold)
        {
            foregroundMask.at<unsigned char>(j,i) = 255;
        }
    }
}

cvtColor(diffImage,diffImage,COLOR_BGR2GRAY);

Mat1b img = diffImage.clone();

// Binarize image
Mat1b bin = img > 70;

// Find non-black points
vector<Point> points;
findNonZero(bin, points);

// Get bounding rect
Rect box = boundingRect(points);

// Draw (in color)
rectangle(img1, box, Scalar(0,255,0), 3);

// Show
imshow("Result", img1);

Mat img1=imread（图像路径1，颜色为灰色）；
Mat img2=imread（图像路径2，颜色为灰色）；
cv：：Mat diffImage；
cv:：absdiff（img2、img1、diffImage）；
cv:：Mat foregroundMask=cv:：Mat:：Zero（diffImage.rows、diffImage.cols、cv_8UC3）；
浮动阈值=30.0f；
浮动距离；
对于（int j=0；j 70；
//查找非黑点
矢量点；
findNonZero（箱子、点）；
//获取边界矩形
矩形框=边界矩形（点）；
//绘制（彩色）
矩形（img1，长方体，标量（0255,0），3）；
//展示
imshow（“结果”，img1）；

现在的问题是，我无法将普通图像与任何其他不同大小的图像进行比较。任何指向正确方向的指针都会非常有用

问候,， 萨吉尔·哈特尔

编辑 我的简单形象如下

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我想创建一个标准样本普通图像，可以用于任何图像来检测该部分…

基本上我不需要担心，除了图像中的5个刻度盘。我正在进行进一步处理OK，然后尝试任何刚性注册样本代码。在固定图像中，、格子，、保留数字和刻度盘。仅屏蔽板。@main实际平板es是指手？？我的意思是，你的注册度量应该只在白板内计算。但不是针对你的普通图像，而是只手移除的普通图像。充其量，你需要通过旋转和缩放来执行注册。除非你手头有一个好的注册算法，否则我建议定制一个广义Hough过程这样它就可以连续检测到五个触碰的圆圈。这应该比搜索单个圆圈更具辨别力。