简单的图像线性划分

• 假设我们获取2张图片，使用opencv模块，读取图片并将图片转换为像素矩阵，比对两图片像素差值。
  

import cv2

input_file = './data/flower.jpg'
img = cv2.imread(input_file,) #读入图片
print(img.reshape(1,-1)) #转化成1行

input_file2 = './data/flower2.jpg'
img2 = cv2.imread(input_file2)
print(img2-img)`

Star特征检测器

• 假设我们获取了1张图片，使用opencv模块的Star特征检测器检测出图片的Star特征
  

import cv2
import numpy as np

input_file = './data/flower.jpg'
img = cv2.imread(input_file)
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  #BGR转灰度

star = cv2.xfeatures2d.StarDetector_create() #构建Star特征点检测器对象
keypoints = star.detect(img_gray, None) #用Star特征点检测器对象检测灰度图中的特征点

img_sift = np.copy(img)
cv2.drawKeypoints(img, keypoints, img_sift, flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
#画在原图上       原图，检测，目标图，flags既包括位置又包括方向
cv2.imshow('Input image', img)
cv2.imshow('STAR features', img_sift)
cv2.waitKey() # 显示等待退出键，没有则一闪而过

• 结果如图所示