我想知道比较2个RGB图像的最佳方法是什么。 我想为差异找到一个边界框列表。 或所有更改的统一边界框。都可以。
所以说我正在比较2个桌面屏幕，其中一张图像的右下角时间不同，并且图标在屏幕的左上角移动了
该算法可以找到移动的图标的边界框和变化的数字（秒），这使我得到包含变化的2个框；或者它可以生成MIN / MAX逻辑，并生成一个包含这两个变更的并集。在这种情况下，该框将是整个屏幕的大小，因为我的示例是在最坏的情况下使用的。 （我知道可以合并这些框并得到一个联合的框）。但是也许有一个更快的算法可以找到每个单独的盒子。这就是为什么找到联合的算法也可以的原因。
我逐个像素进行比较，发现整个屏幕的最小最大值，其中变化以嵌套循环的形式存在（如时尚）。
我什至在OPENCL上尝试过，但是4K图像的速度是0 ^ 2，因此是不可接受的。
是否有类似搜索的算法，可以加快屏幕搜索的速度。 也许将其表示为图形。类似于A *还是其他基于启发式的搜索？
也许缩小比例并进行搜索，然后仅对检测到更改的部分进行第二次搜索？
也许要转换为YUV帮助了？
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我能想到的最快的解决方案。将图像转换为灰度，对两个图像执行异或运算，然后使用聚类算法找到边界框。