Pixelmatch 项目下载及安装教程

Pixelmatch 项目下载及安装教程

pixelmatch The smallest, simplest and fastest JavaScript pixel-level image comparison library pixelmatch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/pixelmatch

1、项目介绍

Pixelmatch 是一个最小、最简单且最快的 JavaScript 像素级图像比较库。它最初是为了在测试中比较截图而创建的。Pixelmatch 具有以下特点:

  • 准确的抗锯齿像素检测和感知色彩差异度量。
  • 灵感来自 Resemble.js 和 Blink-diff。
  • 与其他库不同,Pixelmatch 只有大约 150 行代码,没有依赖项,并且可以在任何环境中工作(Node.js 或浏览器)。

2、项目下载位置

你可以通过以下链接访问 Pixelmatch 的 GitHub 仓库并下载项目:

Pixelmatch GitHub 仓库

3、项目安装环境配置

3.1 Node.js 环境配置

Pixelmatch 是一个基于 Node.js 的项目,因此你需要确保你的系统上已经安装了 Node.js 和 npm。你可以通过以下命令检查是否已经安装:

node -v
npm -v

如果未安装,请访问 Node.js 官方网站 下载并安装。

3.2 安装 Git

为了从 GitHub 克隆项目,你需要安装 Git。你可以通过以下命令检查是否已经安装:

git --version

如果未安装,请访问 Git 官方网站 下载并安装。

3.3 环境配置示例

以下是环境配置的示例图片:

Node.js 安装示例

Git 安装示例

4、项目安装方式

4.1 克隆项目

首先,使用 Git 克隆 Pixelmatch 项目到本地:

git clone https://github.com/mapbox/pixelmatch.git

4.2 安装依赖

进入项目目录并安装依赖:

cd pixelmatch
npm install

5、项目处理脚本

Pixelmatch 提供了一些示例脚本来演示如何使用该库。以下是一个简单的示例脚本:

import fs from 'fs';
import { PNG } from 'pngjs';
import pixelmatch from 'pixelmatch';

const img1 = PNG.sync.read(fs.readFileSync('img1.png'));
const img2 = PNG.sync.read(fs.readFileSync('img2.png'));
const { width, height } = img1;
const diff = new PNG({ width, height });

pixelmatch(img1.data, img2.data, diff.data, width, height, { threshold: 0.1 });

fs.writeFileSync('diff.png', PNG.sync.write(diff));

这个脚本会比较两个 PNG 图像,并将差异输出到一个新的 PNG 文件中。


通过以上步骤,你已经成功下载并安装了 Pixelmatch 项目,并可以开始使用它进行图像比较。

pixelmatch The smallest, simplest and fastest JavaScript pixel-level image comparison library pixelmatch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/pixelmatch

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 使用PixelMatch进行图像像素对比 为了在Python中使用`pixelmatch`库来比较两幅图像之间的差异,通常会借助Node.js环境下的`pixelmatch`工具。然而,在纯Python环境中可以采用类似的思路并利用现有库完成相同功能。 #### 安装所需库 首先需确保已安装必要的Python库,如`numpy`和`matplotlib`,这些对于处理图像数据至关重要[^1]: ```bash pip install numpy matplotlib pillow ``` 这里还引入了`Pillow`库用于加载与保存图像文件。 #### 实现简单的Pixel Match函数 下面展示了一个基于上述提及的技术栈构建的简易版像素匹配算法实现方式: ```python import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw def pixel_match(img_a_path, img_b_path, output_diff=None): """ 对比两张图片的不同之处,并可选地绘制差异图。 参数: img_a_path (str): 图像A路径 img_b_path (str): 图像B路径 output_diff (str, optional): 输出差异图路径,默认不输出 返回值: float: 两个输入图像间的不同比例(0表示完全一致) """ # 加载原始图像 image_a = Image.open(img_a_path).convert('RGB') image_b = Image.open(img_b_path).convert('RGB') width, height = min(image_a.size[0], image_b.size[0]), \ min(image_a.size[1], image_b.size[1]) data_a = np.array(image_a)[:height, :width] data_b = np.array(image_b)[:height, :width] diff_count = sum((data_a != data_b).any(axis=2).flatten()) total_pixels = width * height mismatch_ratio = round(diff_count / total_pixels * 100, 2) if output_diff is not None and mismatch_ratio > 0: mask = ((data_a[:, :, :] ^ data_b[:, :, :]) != 0).astype(np.uint8)*255 result_img = Image.fromarray(mask) draw = ImageDraw.Draw(result_img) font_size = int(min(width, height)/20) or 10 text_position = (int(0.05*width), int(0.9*height)) fill_color = "white" outline_color="black" message=f"Difference Ratio:{mismatch_ratio}%" draw.text(text_position,message, fill=fill_color,outline=outline_color) result_img.save(output_diff) return mismatch_ratio ``` 此代码片段定义了一个名为`pixel_match()`的功能,接受两个参数——待比较的两张图片的位置以及一个可选项用来指定是否生成可视化后的差异报告。该过程涉及读取、调整大小至相同的尺寸后逐个像素点地检查两者间是否存在差别;最后返回的是百分制形式表达的整体不符率。
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