没有掩码的OpenCV匹配模板？

Question

我有两张图片：

左：key.png，右：frame.png

两张图片的尺寸均为：200x157。

申请cv2.matchTemplate

时，我有一些问题

cv2.matchTemplate(cv2.imread('frame.png'), cv2.imread('key.png'), cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
array([[ 0.86354846]], dtype=float32)

为什么我的结果是0.863，而不是类似的图像？任何人都可以向我解释这个函数的行为并建议如何解决它或其他方式吗？

在90％的情况下它运作正常但不在这里......为什么？

注意：我实际上无法使用特征检测和检测，因为我需要找到真正视觉上相似的图像的相似性;

更新

对于那些认为一切都很好的人：

>>> cv2.matchTemplate(cv2.imread('frame.png'), cv2.imread('key.png'), cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
array([[ 0.90551066]], dtype=float32)

图像减法：

图像差异：

好的，对于我的比较，我需要像Photoshop和GIMP中的图像减法算法来分析不同的点数量。

更新

我正在尝试在python中发布函数getMSSIM，但结果并不完美：

def calcMssim(i1, i2):
C1 = 6.5025
C2 = 58.5225

d = cv2.CV_32F
I1 = numpy.float32(i1)
I2 = numpy.float32(i2)

I1_2 = cv2.multiply(I1, I1)
I2_2 = cv2.multiply(I2, I2)
I1_I2 = cv2.multiply(I1, I2)

mu1 = cv2.GaussianBlur(I1, (11,11), 1.5)
mu2 = cv2.GaussianBlur(I2, (11,11), 1.5)

mu1_2 = cv2.multiply(mu1, mu1)
mu2_2 = cv2.multiply(mu2, mu2)
mu1_mu2 = cv2.multiply(mu1, mu2)

sigma1_2 = cv2.GaussianBlur(I1_2, (11,11), 1.5)
sigma1_2 = sigma1_2 - mu1_2
sigma2_2 = cv2.GaussianBlur(I2_2, (11,11), 1.5)
sigma2_2 = sigma2_2 - mu2_2
sigma12 = cv2.GaussianBlur(I1_I2, (11,11), 1.5)
sigma12 = sigma12 - mu1_mu2

t1 = 2 * mu1_mu2 + C1
t2 = 2 * sigma12 + C2
t3 = cv2.multiply(t1, t2)

t1 = mu1_2 + mu2_2 + C1
t2 = sigma1_2 + sigma2_2 + C2
t1 = cv2.multiply(t1, t2)

ssim_map = cv2.divide(t3, t1)

return cv2.mean( ssim_map )

结果：

示例＃1

./mssim.py yBZzJ_e.png Fy7Xu_m.png 
 (0.8257484750741396, 0.7267644621469662, 0.7066612513808068, 0.0)

匹配k~0.74 第一张图片使第二张图像变亮了。

示例＃2

./mssim.py key.png frame.png
(0.7317456233025181, 0.7624613566388057, 0.7645396253480031, 0.0)

匹配k~0.75 第一张图像和第二张图像在视觉上完全不同！

PSNR比较：

    def calcPSNR(I1, I2):
        s1 = cv2.absdiff(I1, I2)
        s1 = numpy.float32(s1)
        s1 = cv2.multiply(s1, s1)

        s = cv2.sumElems(s1)
        sse = s[0] + s[1] + s[2]

        if (sse <= 1e-10):
             return 0
        else:
             mse = sse/(len(I1.shape) * I1.shape[0]*I1.shape[1])
             psnr = 10*math.log((255*255)/mse, 10)
             return psnr

结果是：

示例1：

   ./psnr.py yBZzJ_e.png Fy7Xu_m.png 
   26.4697468901

示例2：

   ./psnr.py key.png frame.png
   15.4679854768 

这也不正确，因为：        ./psnr.py key.png key.png        0

Answer 1

你看过PSNR了吗？ 这会计算图像中每个像素的差异。 有关详细信息和OpenCV示例，请阅读：http://docs.opencv.org/doc/tutorials/highgui/video-input-psnr-ssim/video-input-psnr-ssim.html#videoinputpsnrmssim