我想知道什么是比较2个RGB图像的最佳方法。我想找到一个差异的边界框列表。或用于所有更改的统一边界框。两者还可以。
所以说我要比较2个桌面屏幕，其中一个图像的时间在右下角的时间有所不同，并且图标已移动在屏幕的左上角
该算法可以找到移动的图标的边界框以及更改的数字(第二(，这些数字(第二(为我提供了2个包含更改的框，或者它可以生成最小/最大的逻辑，并生成一个单个框，包括这两个变化的结合。在这种情况下，盒子将是整个屏幕的大小，因为我的示例是最坏的情况。(我知道一个人可以将盒子结合并获得一个联合盒子(。但是，也许有一个更快的算法，然后分开找到每个盒子。这就是为什么找到联盟的算法也可以。
我通过像素比较了像素，并找到了整个屏幕的最小值，其中更改以嵌套环的方式像时尚一样。
我什至在OpenCL上尝试过此操作，但是4K图像的速度是0^2，因为它是不可接受的。
是否存在诸如算法的搜索可以加快屏幕搜索的速度。也许将其表示为图形。有点像A*或其他基于启发式的搜索？
也许将其缩放并进行搜索，然后仅在检测到更改的部分上进行第二次搜索？
也许转换为Yuv帮助？
我能想到的最快解决方案。将图像转换为灰度，在两个图像上执行XOR，然后使用聚类算法查找边界框。