opencv - 比较扫描图像并检测非常小的可见变化

Question

我需要一个解决方案来比较两个扫描图像。我有一张申请表的图像(未填写)，我需要将其与同一表格的其他图像进行比较，并想检测是否有任何完全未填写的申请表。

我刚刚尝试使用 Emgu CV AbsDiff、MatchTemplate 等，但它们都没有给我 100% 的匹配，即使我在同一台扫描仪上扫描了两次相同的表格，也可能是因为扫描中的噪音，我可以应用公差，但问题是我需要查明用户是否在其中填写了任何内容。如果我应用容差，则不会检测到表单中的微小变化。

我还查看了 Python Image Libray、Accord.Net 等，但找不到比较此类图像的方法。

关于如何进行此类图像比较有什么建议吗？是否有任何免费或付费的图书馆可供使用？

Answer 1

只检查表单域。在没有干扰的情况下，更容易发现微小的变​​化。您也不必检查每个像素。使用直方图或平均颜色。我使用了 SimpleCV:

from SimpleCV import *

form = Image("form.png")
form_field = form.crop(34, 44, 200, 30) 
mean_color = form_field.meanColor()[0] # For simplicity only red channel.

if mean_color < 253:
    print "Field is filled"
else:
    print "Field is empty"

或者寻找特征。例如。角、 Blob 或关键点。关键点将忽略噪音，并且在扫描质量差的情况下效果更好:

key_points = form_field.findKeypoints()

if key_points:
    print "Field is filled"
    key_points.show(autocolor=True)
else:
    print "Field is empty"