Python 减去两个直方图

我试图找到减去两个不同图像的像素分布后留下的残差（图像是2D数组格式）

我正在尝试做下面的事情

import numpy as np
hist1, bins1 = np.histogram(img1, bins=100)
hist2, bins2 = np.histogram(img2, bins=100)
residual = hist1 - hist2

但是，在我上面的方法中，问题在于两个图像的最大值和最小值不同，当您执行

hist1-hist2

时，

hist1-hist2

中每个元素的单个bin值不相同

我想知道是否有另一种优雅的方式来做这件事

---

谢谢。

您可以在

np.histogram（）调用中明确定义
bin
。如果您为两个调用都将它们设置为相同的值，那么您的代码将正常工作

如果您的值介于0和255之间，则可以执行以下操作：

import numpy as np
hist1, bins1 = np.histogram(img1, bins=np.linspace(0, 255, 100))
hist2, bins2 = np.histogram(img2, bins=np.linspace(0, 255, 100))
residual = hist1 - hist2

这样，您就有了100个具有相同边界的存储箱，而简单的差异现在是有意义的（代码没有经过测试，但您已经知道了它的意思）。
您可以在
np.histogram（）调用中显式定义
存储箱。如果您为两个调用都将它们设置为相同的值，那么您的代码将正常工作

如果您的值介于0和255之间，则可以执行以下操作：

import numpy as np
hist1, bins1 = np.histogram(img1, bins=np.linspace(0, 255, 100))
hist2, bins2 = np.histogram(img2, bins=np.linspace(0, 255, 100))
residual = hist1 - hist2

这样，您就有了100个具有相同边界的垃圾箱，而简单的差异现在就有了意义（代码没有经过测试，但您已经了解了它的想法）。
这是一个很好的解决方案。我只想指出
min
和
max
是保留关键字。这是一个很好的解决方案。我只想指出，
min
和
max
是保留关键字。