はじめに
OpenCVを使って、差分画像の表示、保存する一連の動作を以下の記事を参考にまとめてみました。
関数でよいのですが、クラスのStaticmethodを使ってみたかったので、クラスでまとめてみました。
ご指摘を踏まえ、画像コードの一部（差分画像のlogによる強調）を削除しています。
参考
Python, OpenCV, NumPyで画像を比較（完全一致か判定、差分取得など）
コード
こちらに同じコードがJupyterファイルであります。
https://github.com/SGyutan/opencv_diff_image
from pathlib import Path
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
class DiffImage():
"""
差分画像解析
"""
@staticmethod
def three_image_show(image1, image2, image3 ):
plt.figure(figsize=(20,20),dpi=200) # figsize
plt.subplot(131)
plt.imshow(image1,cmap='gray')
plt.title('before'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(132)
plt.imshow(image2,cmap='gray')
plt.title('after'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(133)
plt.imshow(image3,cmap='gray')
plt.title('sub image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
@staticmethod
def diff_image(image1,image2,bit=8,opt_dir=None):
"""
Make difference image
image2-image1
image1,2: file name is string. example:'image4.tif'
bit: 8bit->8, 16bit -> 16
opt_dir: file path ,string, example:'C:/user/'
"""
if opt_dir != None:
p_dir= Path(opt_dir)
p_dir_img1= p_dir/image1
p_dir_img2= p_dir/image2
else:
p_dir_img1=Path(image1)
p_dir_img2=Path(image2)
if bit==8:
img1=cv2.imread(str(p_dir_img1),0)
# print(img1.shape,img1.dtype)
img2=cv2.imread(str(p_dir_img2),0)
# print(img2.shape,img2.dtype)
else:
#16bit
img1=cv2.imread(str(p_dir_img1),-1)
# print(img1.shape,img1.dtype)
img2=cv2.imread(str(p_dir_img2),-1)
# print(img2.shape,img2.dtype)
if img1.shape == img2.shape:
###画像が同じ形状、幅・高さが同じか判定
# print(np.array_equal(img1, img2))
"""
差分の絶対値は同じ形状のndarrayは-演算子で差分を算出できる。
cv2.imread()で読み込んだndarrayのデータ型は符号なし整数8ビットunit8
そのままだとマイナスの値を扱えない。astype()で符号ありのintに変換する。
"""
im_diff = img2.astype(int)-img1.astype(int)
# print(im_diff.dtype)
# print(img2.astype(int).dtype)
## 差分を画像として保存したい場合はnp.abs()で絶対値をとる。
im_diff_abs = np.abs(im_diff)
diff_file_name='diff_{}_{}.png'.format(image1.split('.')[0],image2.split('.')[0])
# save the substraction data
cv2.imwrite(diff_file_name, im_diff_abs)
#最大値で規格化して差分を強調する
im_diff_abs_norm = DiffImage.enhance_image(im_diff_abs)
diff_nor_file_name='diff_nor_{}_{}.png'.format(image1.split('.')[0],image2.split('.')[0])
# save the substraction data
cv2.imwrite(diff_nor_file_name, im_diff_abs_norm)
# DiffImage.three_image_show(img1, img2, im_diff_abs)
DiffImage.three_image_show(img1, img2, im_diff_abs_norm)
else:
print('The shape of the image is not the same. ')
@staticmethod
def enhance_image(img0):
"""
最大値で規格化して差分を強調する
img0: ndarray
"""
im_abs = np.abs(img0)
image_bit=img0.dtype
if image_bit==np.uint8:
max=255
elif image_bit == np.uint16:
max=65535
else:
max=255
# print(max)
if im_abs.max() == 0 :
#0で割るとエラーになるので
im_abs_norm = (im_abs / 1) * max
else:
im_abs_norm = (im_abs / im_abs.max()) * max
return im_abs_norm
@staticmethod
def diff_image_opencv(image1,image2,bit=8,opt_dir=None):
"""
OpenCVにある関数を利用
参考差分関数：
cv2.absdiff(ndarray1, ndarray2)
image2-image1
"""
if opt_dir != None:
p_dir= Path(opt_dir)
p_dir_img1= p_dir/image1
p_dir_img2= p_dir/image2
else:
p_dir_img1=Path(image1)
p_dir_img2=Path(image2)
if bit==8:
img1=cv2.imread(str(p_dir_img1),0)
# print(img1.shape,img1.dtype)
img2=cv2.imread(str(p_dir_img2),0)
# print(img2.shape,img2.dtype)
else:
img1=cv2.imread(str(p_dir_img1),-1)
# print(img1.shape,img1.dtype)
img2=cv2.imread(str(p_dir_img2),-1)
# print(img2.shape,img2.dtype)
if img1.shape == img2.shape:
###画像が同じ形状、幅・高さが同じか判定
# print(np.array_equal(img1, img2))
#参考差分関数：
im_diff_abs = cv2.absdiff(img1, img2)
diff_file_name='diff_'+image1.split('.')[0] + '_' +image2.split('.')[0] +'.png'
cv2.imwrite(diff_file_name, im_diff_abs)
#差分が小さくて画像で確認しにくいときは最大値で規格化する
im_diff_abs_norm = DiffImage.enhance_image(im_diff_abs)
diff_nor_file_name='diff_nor_'+image1.split('.')[0] + '_' +image2.split('.')[0] +'.png'
# save the substraction data
cv2.imwrite(diff_nor_file_name, im_diff_abs_norm)
# DiffImage.three_image_show(img1, img2, im_diff_abs)
DiffImage.three_image_show(img1, img2, im_diff_abs_norm)
@staticmethod
def image_hist(image0,opt_dir=None):
"""
8bitのみ
example: DiffImage.image_hist("109.bmp")
"""
if opt_dir != None:
p_dir= Path(opt_dir)
p_dir_img1= p_dir/image0
else:
p_dir_img1=Path(image0)
img1=cv2.imread(str(p_dir_img1),0)
# print(img1.shape,img1.dtype)
hist, bins = np.histogram(img1.flatten(), bins=256)
plt.figure(figsize=(20,10))
plt.plot(hist, marker='o')
plt.grid(True)
plt.xlabel('pixel value', fontsize = 20)
plt.ylabel('number of pixels', fontsize = 20)
plt.xlim(0, 255) # 0〜255までplot
plt.title('Histgram, {}'.format(image0), fontsize = 20)
例題
例題として読み込むファイルは、Lenaさんの画像、解像度を落としたLenaさんの画像を使用しました。
#lena_lowは解像度を落としたデータ
DiffImage.diff_image('lena.jpg','lena_low.jpg')
#Histgramも表示してみます。
DiffImage.image_hist('lena.jpg')
