Python 用枕头和臀部演绎图像

我有两张照片：

及

我想导出一个只有红色“Hello”的图像，如：

因此，我正在运行一个简单的python脚本：

from PIL import Image
import numpy as np

root = '/root/'
im1 = np.asarray(Image.open(root+'1.jpg'))
im2 = np.asarray(Image.open(root+'2.jpg'))

deducted_image = np.subtract(im1, im2)

im = Image.fromarray(np.uint8(deducted_image))
im.save(root+"deduction.jpg")

但这也带来了：

而不是上述情况。我做错了什么？我还需要numpy吗？或者我可以用

枕头
库来完成吗


编辑：
它还可以处理如下图像：


我的代码将返回：


弄不明白为什么它的边缘会被像素化
 只需将第二幅图像中不需要的像素设置为0，可能会更容易些

im = im2.copy()
im[im1 == im2] = 0
im = Image.fromarray(im)

似乎对我很有用（很明显，只是因为我使用了你上传的JPG，所以我使用了更大的工件）


也可以在不使用numpy的情况下执行此操作：

from PIL import ImageChops
from PIL import Image

root = '/root/'
im1 = Image.open(root + '1.jpg')
im2 = Image.open(root + '2.jpg')

def nonzero(a):
    return 0 if a < 10 else 255

mask = Image.eval(ImageChops.difference(im1, im2), nonzero).convert('1')

im = Image.composite(im2, Image.eval(im2, lambda x: 0), mask)

从PIL导入图像
从PIL导入图像
root='/root/'
im1=Image.open（root+'1.jpg'）
im2=Image.open（root+'2.jpg'）
def非零（a）：
如果a<10，则返回0
掩码=Image.eval（ImageChops.difference（im1，im2），非零）。转换（'1'）
im=Image.composite（im2，Image.eval（im2，lambda x:0），mask）
一个补丁版本会起作用吗-？不会。另外，它是
hello
和
red
这两个事实完全只是为了简单示例的目的，它可以是任何颜色和任何对象的集合。这是因为您使用jpg压缩来保存和加载图像，所以np.subtract不是减去原始值，但是压缩后的值会稍微偏离，导致Hello符号周围出现补丁。因此，要么使用loseless（png等），要么使用复杂的blob查找代码（不是np.subtract），它们不会被压缩为两个不同img的相同值。压缩取决于图像数据。@Maximilian您可以使用.png来消除压缩伪影；如果我没弄错的话，这是使用最广泛的无损格式。