Subtract Images

Dieser Funktionsblock berechnet die pixelweise Differenz zwischen zwei Bildern, um Änderungen oder Defekte hervorzuheben. Er eignet sich für Vergleichsaufgaben wie das Erkennen von Abweichungen gegenüber einer Referenz, Sichtprüfungen und Bewegungs-/Änderungsanalysen.

📥 Eingänge

Actual Image Eingang — das Bild, das verglichen werden soll (Quellbild).

Reference Image Eingang — das Bild, das vom Actual Image subtrahiert wird (Basis- oder Referenzbild).

📤 Ausgänge

Difference Image Ausgang — das resultierende Bild, das die pixelweise Differenz der Eingaben zeigt.

🕹️ Steuerungen

Dieser Block hat keine sichtbaren Steuerelemente oder Widgets.

🎨 Funktionen

• Erzeugt ein visuelles Differenzbild, das pixelgenaue Änderungen zwischen zwei gleich großen Bildern hervorhebt.

• Funktioniert mit Farb- oder Graustufenbildern (beide Eingänge müssen dieselben Abmessungen haben).

• Einfach und schnell — gut geeignet als Vorverarbeitung für nachgelagerte Erkennungs- oder Protokollierungsschritte.

⚙️ Funktionsweise

Wenn beide Eingänge Bilder liefern, berechnet der Block das Difference Image durch eine pixelweise Subtraktion: Reference wird von Actual subtrahiert. Beide Bilder müssen identische Dimensionen haben; bei unterschiedlicher Größe meldet der Block einen Fehler. Die Differenzausgabe kann an Visualisierungs-, Schwellenwert- oder Zählblöcke weitergeleitet werden, um das Ergebnis zu interpretieren.

📝 Verwendung

1. Verbinde ein Quellbild mit dem Eingang Actual Image.

2. Verbinde ein Basis- oder Referenzbild mit dem Eingang Reference Image.

3. Stelle sicher, dass beide Bilder dieselbe Größe haben. Ist das nicht der Fall, füge vor diesem Block den Image Resize-Block ein.

4. Verwende die Ausgabe Difference Image zur Visualisierung oder für weitere Verarbeitungsschritte.

Häufige Workflows:

• Sichtprüfung: Verbinde Difference Image mit Show Image, um Änderungen vorschauweise zu sehen.

• Binäre Erkennung: Führe Difference Image durch Image Threshold, um eine Maske veränderter Bereiche zu erstellen.

• Quantifizierung: Übergib die maskierten Bereiche an Non-zero of Image, um geänderte Pixel zu zählen.

• Protokollierung: Speichere Ergebnisse mit Image Logger oder Image Write zur Dokumentation.

💡 Tipps und Tricks

• Stelle sicher, dass Bilder ausgerichtet sind und dieselbe Auflösung haben. Bei Bedarf Image Resize oder geometrische Ausrichtungsblöcke verwenden.

• Um subtile Unterschiede sichtbarer zu machen, wende Contrast Optimization oder Normalize Image auf das Difference Image vor der Anzeige an.

• Wandeln Sie die Differenz in eine binäre Maske mit Image Threshold um, um aussagekräftige Änderungen zu isolieren. Kombiniere die Maske mit Non-zero of Image für eine numerische Messung.

• Während der Entwicklung eignet sich Show Image für eine schnelle Sichtprüfung; für automatisierte Abläufe Ergebnisse mit Image Logger oder Image Write speichern.

• Wenn ein einkanaliger Output erwartet wird, überprüfen Sie die Kanalformate (Graustufen vs. RGB) der Eingaben und konvertieren Sie gegebenenfalls vorab.

🛠️ Fehlersuche

• Mismatched image sizes Stellen Sie sicher, dass beide Eingänge dieselbe Breite und Höhe haben. Verwenden Sie Image Resize, um eines der Bilder anzupassen.

• Sehr geringe oder keine sichtbare Differenz Wenden Sie Contrast Optimization oder Normalize Image an, um kleine Änderungen zu verstärken, oder nutzen Sie Image Threshold, um eine binäre Maske zu erzeugen.

• Unerwartete Farben oder Kanäle Prüfen Sie, ob beide Eingänge im selben Farbraum vorliegen (beide Graustufen oder beide RGB), bevor Sie sie verbinden.

• Bedarf an numerischer Änderungsmessung Nach dem Thresholding die Maske an Non-zero of Image senden, um eine Zählung der geänderten Pixel zu erhalten.