利用OpenCV和Python實(shí)現(xiàn)查找圖片差異-創(chuàng)新互聯(lián)

使用OpenCV和Python查找圖片差異

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方法1 均方誤差的算法（Mean Squared Error , MSE）

下面的一些表達(dá)與《TensorFlow - 協(xié)方差矩陣》式子表達(dá)式一樣的

擬合 誤差平方和（ sum of squared errors）

residual sum of squares (RSS), also known as the sum of squared residuals (SSR) or the sum of squared errors of prediction (SSE),
also known as 就我們所說(shuō)的
RSS， SSR ，SSE表達(dá)的是一個(gè)意思

def mse(imageA, imageB):
 # the 'Mean Squared Error' between the two images is the
 # sum of the squared difference between the two images;
 # NOTE: the two images must have the same dimension
 err = np.sum((imageA.astype("float") - imageB.astype("float")) ** 2)
 err /= float(imageA.shape[0] * imageA.shape[1])

 # return the MSE, the lower the error, the more "similar"
 # the two images are
 return err

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