谁能解释一下这个 Labview 代码

Question

我修改了一些我在网上找到的 Labview 代码，以便在我的程序中使用。它有效，我几乎了解所有内容，但有一个部分让我感到困惑。这是程序：

此程序拍摄 2 张​​图像，将它们相减，然后返回图片加上百分比差异。我的理解是它拍摄照片，减去它们，将减去的图像转换为彩色像素数组，然后进行数学运算，并将像素与阈值进行比较。它为每个大于阈值的像素添加一个 1，然后将其除以图像大小，然后得出一个百分比。我不明白的部分是数学部分，整个商和余数部分带有“随机”256。因为我不明白如何获得这些数字，所以我有一个百分比，但我不明白它们是什么意思是。这是带有 2 种不同测试的前面板图片。

在顶部，我的百分比为 15，底部的百分比为 96。这告诉我，底部的百分比是“96% 不同”。但是有没有办法确保这是准确的？

我的另一个问题是阈值，因为我也不知道它到底是做什么的。就像如果我将底部图像的阈值更改为 30，我的百分比是 8%，使用相同的图片。

我敢肯定，一旦我理解了商/余数部分，这一切都会说得通，但我似乎无法理解。感谢您的帮助。

Answer 1

我最好的猜测是有人试图用一个数字来描述 2 张图像之间的差异。 remainder-quotient 部分是一种“穷人”方法，将差异的每个 2D 数组元素拆分为 2 个低字节（2 个余数）和高 2 字节字。然后将差的低 2 个字节相加，并将结果添加到高 2 个字节（作为一个字）。也许 3 个不同的字节分别代表相机的不同通道（例如 RGB 颜色）？

然后，将该值与阈值进行比较，并计算高于阈值的像素数。该数字除以像素总数以计算 %% 差异。所以结果是 %% 的像素，与主图像相差阈值。

例如如果图像的某个像素是 0x00112233 并且相应的主图像像素的值为 0x00011122，那么与阈值相比的数字是 (0x11 - 0x01) + (0x22 - 0x11) + (0x33 - 0x22) = 0x10 + 0x11 + 0x11 = 0x32 = 50 十进制。

这是否是最好的比较/差异标准是本主题之外的问题。