blocks|key|1558946|text|如果您使用的代码来自您的链接问题的答案-这是相当期待的。回答者建议你去除噪音，在封闭轮廓的凸包中找出轮廓和提取区域。但是，大多数的差异，是小而薄，将消除后，这种过滤。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1558947|尝试做一个简单的减去您的输入图像-它可能会更好。如果不是这样的话，我们将努力改进它。|1558948|编辑：|1558949|这个简单的代码似乎完成了以下工作：|1558950|#include+<opencv2/opencv.hpp>

using+namespace+cv;

int+main()+{
++Mat+a+=+imread("a.jpg");
++Mat+b+=+imread("b.jpg");

++Mat+diff;
++absdiff(a,+b,+diff);++++++

++imwrite("c.jpg",+diff);
++imshow("diff",+diff);

++waitKey();

++return+0;
}|code-block|syntax|javascript|1558951|结果：|1558952|📷|atomic|offset|length|1558953|​|1558954|entityMap|0|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|imageUrl|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/4192b5693894df111601a22702760f24.jpg|imageAlt^0|0|0|0|0|0|0|0|1|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|14|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|15|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|16|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|17|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|I|5|J|7|18|8|@]|9|@]|A|$K|L]]|$1|M|3|N|5|6|7|19|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|O|3|P|5|Q|7|1A|8|@]|9|@$R|1B|S|1C|1|1D]]|A|$]]|$1|T|3|U|5|6|7|1E|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|V|3|-4|5|6|7|1F|8|@]|9|@]|A|$]]]|W|$X|$5|Y|Z|10|A|$11|12|13|-4]]]]

If you are using code from the answer to your linked question - this is quite expected. The answerer advices you to remove noise, find contours and extract area in the convex hull of the closed contour. But most of your differences, which are small and thin, will be removed after this kind of filtering. 

Try doing a simple subtraction of your input images - it will likely be better. If not - post result here and we will try to improve it.

Edit:

This simple code seems to do the job:

<pre><code>#include &lt;opencv2/opencv.hpp&gt;

using namespace cv;

int main() {
 Mat a = imread("a.jpg");
 Mat b = imread("b.jpg");

 Mat diff;
 absdiff(a, b, diff); 

 imwrite("c.jpg", diff);
 imshow("diff", diff);

 waitKey();

 return 0;
}
</code></pre>

Result:
<a href="https://i.stack.imgur.com/775s3.jpg" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/775s3.jpg" alt="enter image description here"></a>

According to this post <a href="https://stackoverflow.com/questions/34287102/ocr-opencv-difference-between-two-frames-on-high-resolution-images">OCR &amp; OpenCV: Difference between two frames on high resolution images</a>, I am now able to correctly detect differences between two frames of a video with OpenCV.

I'm now trying to tune this algorithm with different data. Typically on the three following pictures I only get the green lines as differences and not the text at all (which is what is the most interesting). I'm trying to understand better how things work for this.

1st image: 

<a href="https://i.stack.imgur.com/gTyOZ.jpg" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/gTyOZ.jpg" alt="TestImg1"></a>

2nd image: 

<a href="https://i.stack.imgur.com/RMz0q.jpg" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/RMz0q.jpg" alt="TestImg2"></a>

3rd image: 
<a href="https://i.stack.imgur.com/pdLDe.jpg" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/pdLDe.jpg" alt="ResultImg"></a>

As you can see I only have those green lines and never the text (at the best I can have just ONE letter when decreasing the countours[i].size() from the algorithm on the quoted post)

Original PNG images :
<a href="http://hpics.li/9e14855" rel="nofollow noreferrer">1st image</a>
<a href="http://hpics.li/a415555" rel="nofollow noreferrer">2nd image</a>

OpenCV: Getting precise differences between two frames with little changes

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

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功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符。

功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符

功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符

功能4上新

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根据这篇文章，我现在能够正确地检测到OpenCV视频的两个帧之间的差异。我现在尝试用不同的数据来调优这个算法。通常，在下面的三张图片上，我只得到绿线作为区别，而不是文本(这才是最有趣的)。我在试着更好地理解事情是如何发生的。1图像：​​2图像：​​3图像：​正如您所看到的，我只有那些绿线，而没有文本(在引用的帖子上，当从算法中减去countoursi.size()时，我最多只能有一个字母)原始PN

问OpenCV:获得两个变化不大的帧之间的精确差异
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