Pythonで２枚の画像の(単純な)差分をバウンディングボックスで囲う

２つの画像を比較して、差異を部分を枠で囲うプログラム。まずは単純に２つの画像の引き算を行うだけの簡単な処理から。
画像はおなじみのLean。比較画像は、参照画像にペイントでお絵描きしたもの。なので、横ずれや回転が生じていない想定。

結果

2か所誤検出があったが、ほぼ狙い通り検出できた。
上段左：参照画像（元の画像）　右：比較画像（元の画像にお絵描きしたもの）
中段左：差分画像　　右：差分画像の2値化
下段：参照画像にバウンディングボックスを描画したもの
f:id:greenhornprofessional:20200401215423p:plain

プログラム

# 20_SimpleImageComp_001.py
# python 3.8.1
# opencv-python 4.1.2.30
# coding: utf-8
#
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pylab as plt

#参照画像(img_ref)と比較画像(img_comp)の読み込み
img_ref  = cv2.imread('20_ref.jpg', 1)
img_comp = cv2.imread('20_comp.jpg', 1)
temp = img_comp.copy()

#グレースケース変換
gray_img_ref  = cv2.cvtColor(img_ref, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_img_comp = cv2.cvtColor(img_comp, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#参照画像の平滑化 ※変化をつけるためにわざと加えている
gray_img_ref  = cv2.blur(gray_img_ref, (3, 3))

#単純に画像の引き算
img_diff = cv2.absdiff(gray_img_ref, gray_img_comp)

#差分画像の２値化（閾値が50）
ret, img_bin = cv2.threshold(img_diff, 50, 255, 0)

#2値画像に存在する輪郭の座標値を得る
contours, hierarchy = cv2.findContours(img_bin, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

#contoursから一個ずつ輪郭を取り出し、輪郭の位置(x,y)とサイズ(width, height)を得る
#サイズが 5x5 以上の輪郭を枠で囲う。
for contour in contours:
    x, y, width, height = cv2.boundingRect(contour)
    if width > 5 or height > 5:
        cv2.rectangle(temp, (x-2, y-2), (x+width+2, y+height+2), (0, 255, 0), 1)
    else:
        continue

#画像表示
cv2.imshow("Original images", np.hstack([img_ref, img_comp]))
cv2.imshow("Processed images", np.hstack([img_diff, img_bin]))
cv2.imshow("Result", temp)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()