python - 用于匹配图像相似部分的命令行工具

Question

我有几千张要裁剪的扫描图像。我正在编写一个脚本，如果我可以确定源图像是来自未裁剪边框(扫描仪盖)的 3x5 图片还是 4x6 图片，该脚本将相应地裁剪图片。

我找到了命令行工具来比较和匹配整个图像(使用 imagemagick convert)，但不是图像的指定区域:

convert img1.jpg  "img2.jpg" -compose difference -composite -colorspace gray miff:- | identify -verbose - | sed -n '/^.*mean: */{s//scale=2;/;s/(.*)//;s/$/*100\/32768/;p;q;}' | bc

(如果结果 < .10 通常是匹配，但它是 cpu 密集型的)

是否有工具或 Python 图像库可以让我匹配比较两幅图像中的某些区域，看看它们是否匹配？未裁剪区域不是纯白色，如下面的示例图像 (1 3x5、1 4x6) 所示。我只需要匹配前 100 个左右的像素，显然我无法匹配整个图像。我考虑过复制和裁剪图像并将裁剪图像与引用图像匹配，但这似乎不太理想。

Answer 1

我不知道是否存在特定的命令行工具来执行此操作，但使用 numpy 编写自己的工具会非常简单.基本程序是:

1. 将扫描仪盖子的普通图像加载到 ndarray 中。
2. 在 ndarray 中加载每张照片/图像。
3. 比较两者的重要部分并打分。
4. 如果分数高于您的阈值...

如果性能有问题，可以通过使用 seek() 移动文件并仅读取文件的一部分来加快速度来优化步骤 #2。

numpy 部分的概念验证实现:

>>> import numpy as np
>>> scanner_lid = np.ones((5, 5))
>>> scanner_lid
array([[ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.]])
>>> photo = np.random.randint(0, 2, (5, 5))
>>> photo
array([[0, 0, 1, 1, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1],
       [1, 1, 0, 0, 1],
       [1, 0, 1, 1, 1]])
>>> matching_pixels = scanner_lid[0:2, 0:2] == photo[0:2, 0:2]  #compare the top-left 4 pixels
>>> matching_pixels
array([[False, False],
       [False,  True]], dtype=bool)
>>> np.sum(matching_pixels)
1

当然，在现实世界的应用程序中，您可能应该测量像素值之间的差异，因为强度和色​​彩平衡可能会随着扫描的不同而发生变化，等等……但是，我认为这不会需要很多时间想出一些对你的工作有用的东西。

喂!