Блог

У меня есть куча изображений с именами 0.jpg , 1.jpg , 2.jpg , и т.д. Я пытаюсь создать код для вычитания последовательных изображений. У меня есть код вычитания, но я, похоже, не могу понять, как перебирать папку, в которой есть все эти изображения, для выполнения последовательных вычитаний изображений таким образом, чтобы: 0.jpg — 1.jpg, 1.jpg — 2.jpg, 2.jpg — 3.jpg, и т.д.

 import cv2
import numpy as np
from numpy import asarray
from PIL import Image, ImageOps
import os

directory ='/home/pi/Desktop/tryy'

filelist = os.listdir(directory)
filelists = sorted(filelist,key=lambda x:int(os.path.splitext(x)[0]))

for i in filelists:
    i = 0
    imgX = cv2.imread(filelists[i])
    imgY = cv2.imread(filelists[i 1])
    imgZ = cv2.absdiff(imgX, imgY)
    
    thresh = cv2.threshold(imgZ,30, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
    np.set_printoptions(threshold=np.inf)
    data = asarray(thresh)
    print(data)

#Movement Output
    Maximum = np.max(data)
    print(Maximum)

    if Maximum == 255:
        print("Movement")
    else:
        print("No Movement")
    i= i 1
 

Вы могли бы использовать встроенную zip функцию следующим образом:

 for x, y in zip(filelists[:-1], filelists[1:]):
    imgX = cv2.imread(os.path.join(directory, x)).astype(np.float_)
    imgY = cv2.imread(os.path.join(directory, y)).astype(np.float_)
    imgZ = cv2.absdiff(imgX, imgY)
 

Обратите внимание, что if directory не находится в текущем каталоге, вы должны передать полный путь к изображениям cv2.imread . Кроме того, вы должны преобразовать изображения float_ в, чтобы избежать переполнения / переполнения целых чисел при добавлении / вычитании np.uint8 изображений.