Python如何对比两张同尺寸图像并将匹配像素替换为黑色

完整可运行代码 #

import numpy as np

# 示例图像数组
img1 = np.array([[[1,1,1],[2,2,2]],[[3,3,3],[4,4,4]]])
img2 = np.array([[[1,1,1],[1,1,1]],[[3,3,3],[1,1,1]]])

# 生成像素匹配掩码：对应位置三个通道全相等则为True
match_mask = (img1 == img2).all(axis=-1)

# 拷贝img1作为结果基底，避免修改原始图像数据
result = img1.copy()
# 匹配位置替换为黑色像素
result[match_mask] = [0, 0, 0]

print(result)

输出结果 #

[[[0 0 0]
  [2 2 2]]

 [[0 0 0]
  [4 4 4]]]

逻辑说明 #

• (img1 == img2) 逐元素对比两个数组的每个值，返回和原图像同形状的布尔数组，相等位置为True
• .all(axis=-1) 沿最后一个维度（RGB通道维度）做全匹配判断，只要有一个通道值不同，就判定为像素不匹配，最终得到高×宽形状的布尔掩码
• 该逻辑对常规0-255范围的uint8类型真实图像（PIL、OpenCV读取的图像都属于该类型）完全通用，无需调整

内容的提问来源于stack exchange，提问作者db9