python - 没有临时 img 的 Opencv cv2.absdiff(img1, img2).sum()

Question

是否可以在没有临时 img 的情况下计算 cv2.absdiff(img1, img2).sum() ？

我有一个视频流，我需要在处理开始时进行某种图像稳定。absdiff 在使用以下两个图像检查不同的放置向量时给出了快速且依赖于错误的结果，但我必须创建、写入和读取一个临时图像，其中一个仅用于计算 img.sum()。所以去掉这些内存分配、写入和读取的步骤就好了。

def calcMatch(img1, img2):
    diff = cv2.absdiff(img1, img2)
    return diff.sum()

python中的解决方案

import cv2
import time

img = cv2.imread('test.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img1 = img[10:330, 10:870]
img2 = img[20:340, 20:880]

start = time.clock()
d = cv2.absdiff(img1, img2)
s = d.sum()
t = time.clock() - start
print 'with absdiff ', t
print s

start = time.clock()
s = cv2.norm(img1, img2, cv2.NORM_L1)
t = time.clock() - start
print 'with norm L1 ',  t
print s

它在我的笔记本电脑上以非常稳定的比率提供了显着的速度:
与 absdiff 0.00207574457822
4315120
标准 L1 0.000226647018223
4315120.0

Answer 1

尝试 norm具有 NORM_L1 规范的功能。 C++代码:

double res = cv::norm(img1, img2, cv::NORM_L1);