原图：

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修改后的图：

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执行结果

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源码： https://github.com/china-testing/python-api-tesing/blob/master/practices/cv/image_diff_pil.py
代码及配套图片：https://itbooks.pipipan.com/fs/18113597-326879233

参考资料

• python图像处理pillow工具作业：合并拼接搞笑图片（资深程序员）
• python库介绍-图像处理工具pillow中文文档-手册(2018 5.*)
• python测试开发项目实战-目录
• python工具书籍下载-持续更新
• python 3.7极速入门教程 – 目录
• 讨论qq群630011153 144081101
• 本文涉及的python测试开发库 谢谢点赞！
• 本文相关海量书籍下载
• http://www.effbot.org/imagingbook/imagechops.htm
• http://www.blog.pythonlibrary.org/2016/10/11/how-to-create-a-diff-of-an-image-in-python/#more-5939
• https://stackoverflow.com/questions/16720594/comparing-two-images-pixel-wise-with-pil-python-imaging-library
• http://effbot.org/zone/pil-comparing-images.htm
• http://www.blog.pythonlibrary.org/2016/10/11/how-to-create-a-diff-of-an-image-in-python/
• https://stackoverflow.com/questions/32513311/definition-of-imagechops-difference
• https://stackoverflow.com/questions/189943/how-can-i-quantify-difference-between-two-images

后记

这个例子能快速直观地比较出图像差异，但是在虚化的比较测试中，差异的地方比较多，我们只关注差异比较大的地方，此时用opencv会更好。可以参考下代码：https://github.com/china-testing/python-api-tesing/blob/master/practices/cv/image_diff.py