Question

当您减去两个不同图像的像素分布（图像为2D阵列格式）时，我正在尝试查找残留的残差。

我正在尝试执行以下操作

import numpy as np
hist1, bins1 = np.histogram(img1, bins=100)
hist2, bins2 = np.histogram(img2, bins=100)
residual = hist1 - hist2

但是，在我上面的方法中，问题在于两个图像的最大和最小值都不同，并且当您执行hist1-hist2时，hist1-hist2中每个元素的单独bin值都不相同。

我想知道是否还有另一种优雅的方式做到这一点。

谢谢。

Answer 1

您可以在bins调用中显式定义np.histogram()。如果您为两个调用将它们设置为相同的值，那么您的代码将起作用。

如果您的值介于0到255之间，则可以执行以下操作：

import numpy as np
hist1, bins1 = np.histogram(img1, bins=np.linspace(0, 255, 100))
hist2, bins2 = np.histogram(img2, bins=np.linspace(0, 255, 100))
residual = hist1 - hist2

这样，您有100个具有相同边界的垃圾箱，并且现在简单的区别才有意义（代码未经测试，但您知道了）。

Answer 2

import numpy as np
nbins = 100
#minimum value element wise from both arrays
min = np.minimum(img1, img2)
#maximum value element wise from both arrays
max = np.maximum(img1, img2)
#histogram is build with fixed min and max values
hist1, _ = numpy.histogram(img1,range=(min,max), bins=nbins)
hist2, _ = numpy.histogram(img2,range=(min,max), bins=nbins)

#makes sense to have only positive values 
diff = np.absolute(hist1 - hist2)

减去两个直方图

2 个答案: