我如何看待python中使用pil的两个图像之间的差异？

我正在尝试制作一个程序，从我的macbook相机（或任何相机）上看，让我知道什么时候发生了什么（灯打开/关闭，任何动作等），该程序每1秒拍摄一次屏幕截图，并将最后拍摄的图像与刚刚拍摄的图像进行比较

这是我的while循环中的代码

while True:
    time.sleep(1)

    image = capture_image()

    if last_image == None:
        last_image = image

    # compare the two images

    print('image', image)
    print('last image', last_image)
    print('')

    last_image = image

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这将给你两张图像的差异，但你肯定想增加一些公差，也许可以通过统计测量。我不确定你是否想使用实时图像，也许可以通过捕获图像，然后在一秒钟后独立运行脚本来分离你的关注点。但这取决于您的应用目的

from PIL import Image
import numpy as np

image1Url = "./img1.jpg"
image2Url = "./img2.jpg"
image1  = Image.open(image1Url)
image2  = Image.open(image2Url)

analyze_img1 = np.asarray(image1)
analyze_img2 = np.asarray(image2)

substr_img  = analyze_img1 - analyze_img2

last_image  = Image.fromarray(substr_img)

last_image.show()

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你的问题在某种程度上意味着你正处于这个项目的初始阶段，事情有点模糊，所以我只是总结了一些一般性的想法，直到你在这条路上走得更远

考虑移动到OpenCVOpenCV，因为它有大量有用的函数，并且有大量关于堆栈溢出的示例。查找

cv2.VideoCapture（）

以获取您的相机流，查找

cv2.imshow（）

和

cv2.waitKey（）

以显示您的帧。PIL不太适合显示动态变化的图像，如视频，而

cv2.imshow（）

将为您提供更好的服务。此外，您将发现自己正在将PIL图像转换为Numpy数组以进行处理，因此您最好使用OpenCV并直接使用Numpy数组

如果要检测照明变化，请尝试将图像转换为灰度

cv2.cvt颜色（…BGR2GRAY…

，并使用

np.mean（）取平均值。试着运行你的循环，它看起来是正确的，并且在每次迭代时在终端上打印平均值，同时关闭灯。然后，您可以看到它的变化程度，并计算出一个合理的阈值

至于运动，你可能不是在像素级寻找运动，否则你会检测到风把一片树叶吹出窗外。所以，你需要大规模的改变。因此，如果您的相机是1080p（1920x1080），请尝试使用cv2将图像大小调整为16像素乘以9。调整大小（im，（16,9），…INTER_LINEAR…，然后您只需快速查看和比较144个像素即可。您始终可以将这些图像缩放回300-400的边长

cv2。调整大小（…最近邻…）

以显示以前和当前帧。然后查看144个图像矩形中每个矩形之间的颜色距离，看看是否有任何矩形超过测试得出的阈值

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试着开发一下你的代码，获得一些经验，然后如果你遇到问题，回来问另一个问题-问题和答案都是免费的。

这里有一个例子来了解两张图片之间的区别。也许它可以解决你的问题

from PIL import Image
from PIL import ImageChops
img1 = Image.open(yourPath)
img2 = Image.open(yourPath)
# make sure img1,img2 have the same picture width and height.
diff = ImageChops.difference(img1, img2)
diff.show()

在你的情况下，这可能有效

from PIL import ImageChops
While True:
    time.sleep(1)

.......

    diff = ImageChops.difference(Now_Image,Last_Image)
    If diff.getbbox() is None:
        print("Now_Image and Last_Image are same.")    
    # diff.show()
    # or you can handle the diff picture.

diff

图像将显示这些图片之间的差异。

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两张图片之间的差异将显示您，相同的组件将为黑色。

您的问题是什么？你有具体的问题吗？一般性的“我该怎么做”问题是离题的。

？为什么是分号？