Физическое развитие 

К 4 годам ребенок должен уметь: 

• хорошо и уверенно бегать, изменяя траекторию движения; 
• прыгать; 
• удерживать равновесие, идя по бордюру или доске; 
• стоять на одной ноге; 
• перепрыгивать препятствия.  

В развитии этих навыков у детей родителям помогают игры на физическую активность:

1. «Замри» — взрослый включает музыку, ребенок танцует, бегает или прыгает, как только музыка выключается — ребенок замирает. Игра становится интереснее, если играют несколько человек.
2. «Цапля» — поднимаем одну ногу, как цапля, и остаемся в этой позе пока один не встанет на обе ноги. Кто первый встал на две ноги, проиграл.
3. «Попадайка» — ставим тазик и даем малышу мяч. Задача: попасть с расстояния мячом в таз. Попал — молодец, не попал — всегда есть время научиться.
4. Бордюр, бревно или батут — отлично подойдут для развития равновесия и координации.

Умственное развитие

В 3-4 года у ребенка активно развиваются основы логического и пространственного мышления, он должен знать: 

• основные цвета: зеленый, красный, желтый, синий (если знает и другие — очень хорошо) 
• геометрические фигуры: круг, квадрат, треугольник, прямоугольник 
• понятия один — много; больше-меньше, далеко-близко
• должен уметь разделять предметы на группы по определенным признакам.

Простые и полезные развивающие игры для детей этого возраста:

1. Игры на сравнение — сравни 2 картинки и найди отличия. Второй вариант — сравни предметы: чем они похожи и чем отличаются. Вариант с предметами тренирует не только внимание, но и логику, мышление. 
2. Пазлы — незаменимые игрушки в этом возрасте, прекрасно тренируют внимание, воображение, усидчивость.
3. «Что изменилось» — раскладываем перед ребенком предметы, даем время запомнить, затем просим закрыть глаза и убираем один из предметов, затем просим ребенка сказать, что изменилось. Можно играть даже за столом во время еды, переставляя или убирая/добавляя предметы на столе. 
4. «Чудесный мешочек» — взрослому понадобится непрозрачный мешок или пакет, в него складываются игрушки и предметы. Задача ребенка на ощупь понять, какой предмет он вытаскивает или взрослый просит вытащить конкретный предмет: машинку, солдатика, кусочек пазла.

В 3-4 года ребенок должен уметь:

• составлять простые предложения; 
• описывать картинку; 
• запоминать короткие стихи и четверостишия; 
• правильно употреблять предлоги в предложении; 
• отвечать на простые вопросы. 

Стоит помнить, что речь ребенка тесно связана с развитием моторики и дыхания. Игры на развитие речи:

1. «Листопад» — на развитие дыхания и речевого аппарата. Для игры понадобятся вырезанные из цветной бумаги листочки и ведро. Листочки лежат на столе, задача ребенка сдуть все в ведерко.
2. «Звуки вокруг нас» — на развитие правильного речевого дыхания. Задача: на одном выдохе пропевать гласные звуки А, О, У, Ы. Чтобы придать упражнению игровой формат лучше задавать вопросы: как звучит пароход, как гудит самолет, что кричат, когда заблудились в лесу и другие.
3. «Громко-тихо» — игра учит изменять уровень голоса. Ребенок может повторять слова за взрослым с разной силой, или в форме игры: взрослый подбирает 2 машинки разные по размерам: большая машинка говорит громко, а маленькая тихо, ребенок повторяет.
4. Лепка, пальчиковые краски, поделки из природных материалов — это влияет на развитие моторики у ребенка, а также обеспечивает и речевое развитие.

Самостоятельность

Взросление ребенка идет рука об руку с развитием самостоятельности в бытовых нуждах: застегивать замки и пуговицы на одежде, мыть руки, одеваться и раздеваться, умение пить из чашки и многое другое. Родители часто забывают об этом, но самостоятельное выполнение бытовых действий также влияет на развитие мозга ребенка, как и рисование, лепка или занятия на логику. Поэтому запаситесь терпением и относитесь к самостоятельному выполнению ребенком подобных дел как к развивающему занятию. 

Родителям стоит помнить, что дети в 3-4 года все так же неусидчивы, и на одно занятие у них хватает терпения и интереса не более чем на 5-10 минут. Это правило важно соблюдать, чтобы научить ребенка доводить начатое до конца, а не бросать на полпути. Также стоит напомнить: занятие должно заканчиваться уборкой за собой, и ребенок должен приучаться к этому с ранних лет.
 

Наши занятия для детей 3 4 лет онлайн в игровой форме развивают речь, память, внимание, знакомят малыша с основными необходимыми для возраста понятиями. 

Онлайн занятия для детей:

Выберите возраст, затем нужный блок и тему занятий — и вперед, к новым знаниям и успехам!

Словесные игры для развития речи обучающихся

• апалот – лопата
• ковшер – вершок
• агесатир — сигарета
• рукинос — рисунок
• отаткел – котлета
• упечах – чепуха
• некосир – керосин
• кихенат – техника и т.д.

В игре можно использовать как  предметы, одинаковые по названию, но отличающиеся какими-то признаками или деталями, так и парные предметные картинки. Например, два ведра, два фартука, две рубашки, две ложки и т.д.

Преподаватель сообщает, что прислали посылку. Что же это? Достаёт вещи.

«Сейчас мы их внимательно рассмотрим. Я буду рассказывать об одной вещи, а кто-то из вас — о другой. Рассказывать будем по очереди».

Например, преподаватель: «У меня нарядный фартук».

Учащийся: «У меня рабочий фартук».

Преподаватель: «Он белого цвета в красный горошек».

Учащийся: «А мой — тёмно-синего цвета».

Преподаватель: «Мой украшен кружевными оборками».

Учащийся: «А мой — красной лентой».

Преподаватель: «У этого фартука по бокам два кармана».

Учащийся: «А у этого — один большой на груди».

Взрослый: «На этих карманах — узор из цветов».

Преподаватель: «А на этом нарисованы инструменты».

Учащийся: «В этом фартуке накрывают на стол».

Преподаватель: «А этот одевают для работы в мастерской».

Заранее нужно приготовить карточки с буквами алфавита. Участники по очереди вытаскивают по одной карточке с буквой и называют любое существительное в исходной форме, где бы эта буква встречалась (например: «с» — «свет»; «д» — «дерево»).

После этого игроки вытаскивают еще по одной букве и называют слово, где встречаются уже обе вытащенные буквы («с» и «л» — «солнце»; «д» и «г» — «дорога») и так далее.

Те, кто не справился с заданием и не смог составить слово из доставшихся букв, покидают игру. Выигрывает самый эрудированный и везучий человек (кому достались легкие буквы).

Взрослый объясняет, что все слова звучат по-разному, но есть среди них и такие, которые звучат немножко похоже. Предлагает помочь подобрать слово.

По дороге шёл жучок,
Песню пел в траве …(сверчок).

Один из учащихся выходит из комнаты. Оставшиеся вспоминают одну-две строчки известного стихотворения и распределяют ее между собой: каждому  достается одно слово.

Входит учащийся. Он должен внимательно слушать остальных, которые одновременно произнесут из загаданной строчки стихотворения каждый свое слово. Если учащийся не отгадал, можно попросить класс повторить свои слова из строчки всем вместе. Если  отгадал, то он называет строчку и стихотворение.

В поле зрения педагога всегда должны быть задачи развития у обучающихся самостоятельности, навыков самоорганизации, творческого отношения к игре.

Метод сравнения | Документация TestComplete

Описание

Метод Picture.Compare сравнивает два изображения попиксельно (первое изображение представлено заданным объектом Picture , второе определяется параметром Picture) и возвращает True, если изображения идентичны, или False иначе.

Чтобы узнать больше о сравнении изображений, прочтите тему «Как работает сравнение изображений».

Декларация

PictureObj .Сравнить ( Изображение , Transparent , PixelTolerance , Mouse , ColorTolerance , Mask )

Применимо к

Метод применен к следующему объекту:

Параметры

Метод имеет следующие параметры:

Изображение

Объект Picture , представляющий изображение для сравнения с изображением PictureObj.В качестве альтернативы, это может быть объект, имеющий метод Picture , который возвращает желаемый объект Picture .

Прозрачный

По умолчанию false. Если это True, то верхний левый пиксель данного изображения будет рассматриваться как «прозрачный» (фоновый) цвет в этом изображении. Следовательно, любые прозрачные пиксели в первом изображении будут исключены, когда сравнивается со вторым изображением.

Допуск пикселей

Позволяет игнорировать небольшие различия между растровыми изображениями во время поиска.Если количество разных пикселей меньше или равно PixelTolerance, TestComplete считает изображения идентичными. 0 — значение по умолчанию; это означает, что никакие различия между растровыми изображениями, кроме тех, которые заданы параметром Transparent, не игнорируются.

Мышь

Этот параметр имеет значение, только если —

— и —

Если параметр Mouse имеет значение True, метод Compare включает указатель мыши в изображение Picture.Метод вернет True только в том случае, если Picture также содержит изображение указателя мыши в той же позиции.

Допуск цвета

Позволяет игнорировать различия оттенков при сравнении растровых изображений. Параметр указывает допустимую разницу в цвете, при которой два пикселя определенного цвета должны считаться идентичными. Разница в цвете представлена ​​в виде целого числа в диапазоне 0… 255, которое указывает допустимую разницу для каждого цветового компонента (красного, зеленого и синего) сравниваемых пикселей.Два пикселя считаются идентичными, если разница между интенсивностями каждой из их цветовых составляющих не превышает заданного значения.

Когда ColorTolerance равен 0, что является значением по умолчанию, сравниваемые пиксели считаются идентичными только в том случае, если они имеют точно такой же цвет . Когда ColorTolerance равен 255, пиксели любого цвета считаются идентичными.

Маска

Указывает, какие области растровых изображений следует сравнивать.Маска — это еще один объект Picture , пиксели которого могут быть как черными, так и белыми. Если указана маска, процедура работает следующим образом: белые пиксели на маске учитываются при сравнении, а черные пиксели игнорируются.

Результат

Истина, если сравниваемые изображения идентичны, и Ложь в противном случае.

Замечания

Если сравнение не удается, а изображения кажутся идентичными, прочтите разделы справки «Почему не удается сравнить изображения» и «Факторы, влияющие на сравнение изображений», чтобы определить причину сбоя.

Пример

Следующий код сравнивает два изображения, которые представлены объектами Picture .

См. Также

О контрольных точках региона
Как работает сравнение изображений
Метод сравнения
Метод проверки
Метод поиска
Метод различия
Свойство пикселей

Сравнение объектов

Сначала мы начнем с идеального изображения шаблона, которое мы хотим сравнить с последовательными тестовыми изображениями.

Как только у нас будет хорошая чистая копия шаблона, нам понадобится несколько примеров изображений для тестирования, которые максимально близки к по возможности в конечную производственную среду, где будет проводиться проверка качества. Эти изображения принимаются с:

• При достаточном освещении — При недостаточном освещении экспозиция камеры будет долгой / высокой. Это может вызвать движение размытие, которое смягчит края объекта и может даже полностью удалить более мелкие части объекта.Слишком много света удалит различия в цвете или сгладит диапазоны интенсивности, которые важны при сравнении объектов для интенсивность меняется по изображению. Идеальное освещение приведет к тому, что изображение будет посередине диапазон интенсивности 128 (0–255 для большинства изображений), как показано на следующих изображениях. Имея среднее значение 128 обеспечивает захват достаточно высоких и низких значений пикселей, не заставляя датчик CCD обрезать значения интенсивности.
• Устойчивое крепление камеры — Это актуально, так как вы хотите быть уверены, что искажение изображения одинаково для каждого изображение, которое вы делаете.Также следует исключить любые вибрации камеры, так как вы хотите убедиться, что края объекта острый.
• Решение для равномерного освещения — Тени, блики и т. Д. Сведены к минимуму для устранения любых артефактов изображения во время сравнения. Хотя сами изображения могут казаться не очень яркими, освещение равномерно по всему периметру. изображение.

Теперь мы можем использовать модуль Normalize, чтобы гарантировать, что пиксели изображения занимают все диапазон интенсивности и зафиксируйте наш общий диапазон интенсивности.Некоторые камеры (например, потребительская камера, используемая в этом руководстве) автоматически исправит дисперсию освещения (от высокого к низкому) до менее чем идеального диапазона. Мы можем исправить это в некоторых степень в программном обеспечении без ущерба для качества изображения.

Мы использовали 3 небольших вариации нашего рисунка (глаза, нос и ступни). Просматривая все варианты, мы можем увидеть изменения, сделанные в графике. Это те варианты, которые мы ищем при сравнении изображений.

Сравнить объекты можно разными способами. Ключ в том, чтобы сравнить два изображения друг с другом в пикселях. к сравнению пикселей. До мы могли это сделать, нам нужно убедиться, что текущее изображение и шаблон изображения максимально приближены друг к другу с точки зрения размещения. Наше изображение шаблона было просто шаблон для тестирования, но в наших примерах изображений много белого пространства и они не обязательно выровнены (т. е. повернутый), ни правый масштаб в качестве шаблона.Таким образом, вычитая два изображения друг из друга, чтобы выявить различия без выравнивания приведут к чему-то вроде:

Это плохое совпадение показывает, что шаблон вычитается из текущего изображения без учета перевод или поворот шаблона перед вычитанием. Ясно, что это не то, что мы необходимость.

Вместо этого следующим шагом будет использование модуля «Выровнять изображение» для выравнивания шаблона. в текущее изображение. В модуле есть несколько опций, с которыми вы можете экспериментировать. с, чтобы получить правильные результаты.

Используя этот модуль для поворота, масштабирования и вычитания шаблона из текущего изображения, мы получаем гораздо лучший результат.

Эти изображения показывают результат вычитания изображения шаблона из текущего изображения после выравнивание шаблона с текущим изображением. Это разрешит перевод, масштабирование и вращение в плоскости. различия между шаблоном и текущим изображением. Обратите внимание, если текущее изображение снято таким образом поскольку он сильно отличается от шаблона, результат «оценки совпадения», полученный с помощью модуля Align Image, будет очень низкий.На изображениях выше оценка выравнивания составляет около 90%, что указывает на хорошее соответствие шаблону.

Всегда будет какой-то шум, так как получение изображений с двух разных снимков камеры всегда будет отличаться немного из-за шума захвата.

Вы уже можете увидеть остатки вычитаний. Примеры №3 и №4 уже указывают на большие различия. между шаблоном и изображением. Если мы получим изображение этих двоих крупным планом, вы более четко увидите проблемы.

Чтобы количественно оценить большие различия (опять же, всегда будет присутствовать некоторый шум), мы запускаем результаты через модуль Grayscale для устранения цвета (обратите внимание на оранжевый нос), поскольку нас интересует только в величине отличия изображения. Тогда модуль среднего фильтра будет помогает объединить области с большими различиями вместе с последующим пороговым значением модуль, чтобы выделить области различий. Пороговый уровень выбирается эмпирически исходя из уровня чувствительности к изменению вам нужно обнаружить.Используя эти 3 модуля, мы получаем (увеличенное изображение):

Хотя теперь мы можем более четко понять, в чем заключаются различия, все еще есть тонкая грань различия в примере №4. Они также присутствуют в Ex2. Чтобы уменьшить эти краевые ошибки, мы используем Модуль Erode для устранения мелких ошибок.

Чтобы удалить фон (т.е. белую область), мы можем удалить очень большие объекты (помните, что RoboRealm видит белые капли как объекты). Используя модуль Blob Size, мы заканчиваем вверх только с ошибками в изображениях.

Окончательные изображения показывают различия в Ex3 и Ex4 и могут быть довольно легко определены количественно с помощью любой модуль, который считает количество пикселей, например, Geometric Statistics. После измерения вы можете дополнительно решить, сколько пикселей (то есть какая область) будет составлять ошибку.

Что делать, если существуют далеко не идеальные условия? Например, предположим, что камеру нельзя расположить . в идеально перпендикулярной ориентации к плоскости объекта, как на изображениях выше? Например Предположим, что следующее изображение Ex # 5, скорее всего, является используемым изображением.Обратите внимание на добавление перспективы и искажение цвета по сравнению с приведенным выше изображением Ex # 1.

Если мы запустим пример 5 через текущий процесс, мы получим ноль достоверности в качестве выравнивания изображения. модуль не может работать с перспективным преобразованием (т.е. вещи, находящиеся дальше, кажутся меньше). Вместо нам нужна калибровочная сетка, которая поможет преобразовать изображение в вид сверху вниз. Начнем с размещения распечатанная сетка в том же виде камеры, что и Ex # 5:

, который покрывает большую часть рабочей области.Затем мы используем Модуль автоматической калибровки изображения для превратить это изображение в хороший откалиброванный образец. Можно также использовать Модуль перспективы для аналогичного преобразования но модуль Auto сделает всю работу за нас, если в поле зрения будет хорошая сетка. Используя это модуль теперь получаем:

Обратите внимание, что квадраты внизу изображения теперь того же размера, что и вверху. Черные клинья сбоку от изображения находятся неизвестные области, которые создаются путем сжатия изображения для фиксации соотношения сторон. содержания изображения.

Чтобы исправить разницу в цвете, мы можем использовать Цветовой баланс. модуль в автоматическом режиме для удаления желтой дымки с изображения.

Таким образом, наш объект №5 после модуля Normalize становится:

Модуль «Выровнять изображение» теперь может выравнивать изображение с точностью 87%. Результирующий порог изображение не показывает различий … что правильно. Другой пример этой коррекции, дающей достоверность совпадения 89% после процесса калибровки.

Вы можете ясно видеть, насколько скорректированные изображения похожи на то, что мы использовали, когда камера была перпендикулярна на плоскость объекта.

Хотя в программном обеспечении можно выполнить много исправлений ошибок, вам следует попытаться создать наилучшее возможное изображение. а затем применить корректирующие модули, чтобы получить желаемый результат. Чем лучше входное изображение, тем лучше результаты будут.

Теперь твоя очередь! Загрузите zip-файл, чтобы увидеть все части, описанные выше.Вы также можете использовать папку Test Images в этой загрузке, чтобы просмотреть нашу базу данных примеров изображений.

Конец

Это все, ребята. Мы надеемся, что вам понравилось это небольшое приключение в области обработки машинного зрения. Если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии по этому руководству, пожалуйста, не стесняйтесь свяжитесь с нами .

Хорошего дня!

20 фотографий, которые показывают реальный размер объектов только при сравнении / яркой стороне

Размер — это абстракция значение, пока мы не начнем сравнивать один объект с другим.Например, «Титаник» называли «самым большим пассажирским лайнером», который когда-либо выходил в плавание в двадцатом веке. Сегодня мы построили круизный лайнер, который в 2 раза больше и может вместить в 4 раза больше пассажиров, чем «Титаник». И хотя некоторые вещи кажутся созданными по-разному по размеру, другие со временем могут значительно эволюционировать.

AdMe.ru нашел несколько фотографий, которые поразят вас впечатляющими сравнениями размеров.

1. Этот корабль выглядит гигантом среди остальных.

2. Улитка сильно увеличилась в размерах всего за год.

3. Эта книга в 16 раз больше мужской руки.

4. Большая кошка и маленькая кошка

5. Кость трицератопса (слева) и кость слона (справа) в человеческом масштабе

6. Момент, когда самые большие и самые маленькие лошади met

7. Экскаватор нормальных размеров легко помещается в ковш такого большого.

8. Игрушка для масштабирования, чтобы вы могли видеть, насколько вырос котенок

9. Опо-тыква, которая выросла выше, чем обычно

10. Челюсть огромного белого цвета внутри нее мегалодона

11. Крошечное птичье перышко по сравнению с карандашом

12. «Я не осознавал, насколько она крошечная, когда впервые получила ее».

13. Разница в размере кольца моего мужа и моего

14.Самый маленький словарь из когда-либо существовавших

15. Всегда есть возможность выбрать нужный размер.

16. Крошечный гамбургер сбоку

17. Познакомьтесь с Симбой, одной из самых крупных пород собак.

18. Родительский автобус и его детский автобус

19. «Нашел крошечные игральные кости. Вот для справки кристалл нормального размера «.

20. Разница между размерами самого большого самолета в мире и других обычных самолетов

Контраст размеров может быть действительно впечатляющим! Мы хотели бы узнать, какая фотография произвела на вас наибольшее впечатление, в разделе комментариев ниже.

python — Как определить разницу между двумя изображениями?

Общая идея

Вариант 1. Загрузите оба изображения в виде массивов ( scipy.misc.imread ) и вычислите поэлементную (попиксельную) разницу. Рассчитайте норму разницы.

Вариант 2: Загрузите оба изображения. Вычислите некоторый вектор признаков для каждого из них (например, гистограмму). Рассчитывайте расстояние между векторами признаков, а не изображениями.

Однако сначала нужно принять некоторые решения.

Вопросы

Вы должны сначала ответить на эти вопросы:

• Имеют ли изображения одинаковую форму и размер?

  В противном случае вам может потребоваться изменить их размер или кадрировать. Библиотека PIL поможет сделать это на Python.

  Если они сделаны с одинаковыми настройками и одним и тем же устройством, вероятно, они одинаковы.

• Хорошо ли выровнены изображения?

  В противном случае вы можете сначала запустить кросс-корреляцию, чтобы сначала найти наилучшее выравнивание.У SciPy есть функции для этого.

  Если камера и сцена неподвижны, изображения, вероятно, будут хорошо совмещены.

• Всегда ли экспозиция изображений одинакова? (Яркость / контраст одинаковы?)

  Если нет, вы можете нормализовать изображения.

  Но будьте осторожны, в некоторых ситуациях это может принести больше вреда, чем пользы. Например, один яркий пиксель на темном фоне сильно изменит нормализованное изображение.

• Важна ли информация о цвете?

  Если вы хотите заметить изменения цвета, у вас будет вектор значений цвета на точку, а не скалярное значение, как в полутоновом изображении.При написании такого кода вам нужно больше внимания.

• Есть ли на изображении четкие края? Вероятны ли они переехать?

  Если да, вы можете сначала применить алгоритм обнаружения краев (например, вычислить градиент с помощью преобразования Собела или Превитта, применить некоторый порог), а затем сравнить края на первом изображении с краями на втором.

• Есть ли на изображении шум?

  Все датчики загрязняют изображение некоторым количеством шума. У недорогих датчиков больше шума.Возможно, вы захотите применить некоторое шумоподавление, прежде чем сравнивать изображения. Размытие — самый простой (но не лучший) подход.

• Какие изменения вы хотите заметить?

  Это может повлиять на выбор нормы, используемой для разницы между изображениями.

  Рассмотрите возможность использования нормы Манхэттена (сумма абсолютных значений) или нулевой нормы (количество элементов, не равных нулю), чтобы измерить, насколько изменилось изображение. Первый сообщит вам, насколько сильно изображение выключено, второй — только на сколько пикселей различается.

Пример

Я предполагаю, что ваши изображения хорошо выровнены, одинакового размера и формы, возможно, с разной экспозицией. Для простоты я конвертирую их в оттенки серого, даже если это цветные (RGB) изображения.

Вам понадобится этот импорт:

  импортная система

из scipy.misc import imread
из нормы импорта scipy.linalg
от суммы импорта, в среднем
  

Основная функция, чтение двух изображений, преобразование в оттенки серого, сравнение и печать результатов:

  def main ():
    файл1, файл2 = sys.argv [1: 1 + 2]
    # читать изображения как 2D-массивы (для простоты конвертировать в оттенки серого)
    img1 = to_grayscale (imread (файл1) .astype (float))
    img2 = to_grayscale (imread (файл2) .astype (float))
    # сравнивать
    n_m, n_0 = compare_images (img1, img2)
    print "Норма Манхэттена:", n_m, "/ на пиксель:", n_m / img1.size
    print "Нулевая норма:", n_0, "/ на пиксель:", n_0 * 1.0 / img1.size
  

Как сравнивать. img1 и img2 — 2D массивы SciPy здесь:

  def compare_images (img1, img2):
    # нормализовать, чтобы компенсировать разницу в экспозиции, это может быть ненужным
    # рассмотрите возможность его отключения
    img1 = нормализовать (img1)
    img2 = нормализовать (img2)
    # рассчитать разницу и ее нормы
    diff = img1 - img2 # поэлементно для массивов scipy
    m_norm = sum (abs (diff)) # Норма Манхэттена
    z_norm = норма (разн.ravel (), 0) # Нулевая норма
    возврат (m_norm, z_norm)
  

Если файл представляет собой цветное изображение, imread возвращает трехмерный массив, средние каналы RGB (последняя ось массива) для получения интенсивности. Нет необходимости делать это для изображений в градациях серого (например, .pgm ):

  def to_grayscale (обр.):
    «Если arr - цветное изображение (3D-массив), преобразовать его в оттенки серого (2D-массив)».
    если len (arr.shape) == 3:
        return average (arr, -1) # среднее значение по последней оси (цветовые каналы)
    еще:
        возврат
  

Нормализация тривиальна, вы можете выбрать нормализацию до [0,1] вместо [0,255]. arr — это массив SciPy, поэтому все операции поэлементны:

  def normalize (обр.):
    rng = arr.max () - arr.min ()
    amin = arr.min ()
    возврат (arr-amin) * 255 / rng
  

Запустить main function:

 , если __name__ == "__main__":
    главный()
  

Теперь вы можете поместить все это в скрипт и запустить с двумя изображениями. Если сравнить изображение с собой, разницы нет:

  $ python сравнить.py one.jpg one.jpg
Норма Манхэттена: 0,0 / на пиксель: 0,0
Нулевая норма: 0 / на пиксель: 0,0
  

Если размыть изображение и сравнить с оригиналом, есть некоторая разница:

  $ python compare.py one.jpg one-blurred.jpg
Норма Манхэттена: 92605183,67 / на пиксель: 13,4210411116
Нулевая норма: 6
0 / на пиксель: 1.0
  

П.С. Весь скрипт compare.py.

Обновление: актуальные методы

Поскольку вопрос касается видеопоследовательности, где кадры, вероятно, будут почти одинаковыми, и вы ищете что-то необычное, я хотел бы упомянуть несколько альтернативных подходов, которые могут быть актуальными:

• Вычитание и сегментация фона (для обнаружения объектов переднего плана)
• разреженный оптический поток (для обнаружения движения)
• сравнение гистограмм или другой статистики вместо изображений

Я настоятельно рекомендую взглянуть на книгу «Изучение OpenCV», главы 9 (части изображения и сегментация) и 10 (отслеживание и движение).Первый учит использовать метод вычитания фона, второй дает некоторую информацию о методах оптического потока. Все методы реализованы в библиотеке OpenCV. Если вы используете Python, я предлагаю использовать OpenCV ≥ 2.3 и его модуль Python cv2 .

Самый простой вариант вычитания фона:

• узнать среднее значение μ и стандартное отклонение σ для каждого пикселя фона
• сравнить текущие значения пикселей с диапазоном (μ-2σ, μ + 2σ) или (μ-σ, μ + σ)

В более продвинутых версиях учитываются временные ряды для каждого пикселя и обрабатываются нестатические сцены (например, движущиеся деревья или трава).

Идея оптического потока состоит в том, чтобы взять два или более кадров и назначить вектор скорости каждому пикселю (плотный оптический поток) или некоторым из них (разреженный оптический поток). Для оценки разреженного оптического потока можно использовать метод Лукаса-Канаде (он также реализован в OpenCV). Очевидно, что если есть большой поток (высокое среднее значение по максимальным значениям поля скорости), то что-то движется в кадре, и последующие изображения будут более разными.

Сравнение гистограмм может помочь обнаружить внезапные изменения между последовательными кадрами.Этот подход использовался в Courbon et al, 2010: