我在处理工作，我想比较2个不同图像的像素的颜色。
假设我们比较10号位置的像素
颜色c1=image1.像素[10]；颜色c2=image2.像素[10]；
if（c1==c2）{//所以某事}
首先我和Brightnsess一起玩
if（亮度（c 1）==亮度（c 2））
一般来说，它是工作的，但不完全像我想要的那样，因为像素有点相似，但不完全相同的颜色。
如果你想比较颜色，你最好比较三个基本的，而不是“颜色”的实际数字。因此，而不是
if(c1 == c2)
你可以比较两个大数字，比如13314249
if(red(c1) == red(c2) && green(c1) == green(c2) && blue(c1) == blue(c2))
当你比较0-255的数字时，你可以从一种颜色中得到红色、绿色或蓝色的可能值。至于“有点相似”的颜色，你可以设置一个阈值，低于该阈值的任何差异都将被认为是可以忽略的，因此颜色是相同的。类似这样：
int threshold = 5
if(abs(red(c1) red(c2)) < threshold && abs(green(c1) - green(c2)) < threshold && abs(blue(c1) == blue(c2)) < threshold)
记住，你必须取绝对的差异！这样，如果你降低阈值，只有非常相似的颜色被认为是相同的，而你增加阈值，不同的颜色可以被认为是相同的。这个阈值数字取决于你的喜好！
这也适用于您的亮度示例…
int threshold = 5
if(abs(brightness(c1) - brightness(c2)) < threshold)
扩展Petros的答案。通常，当我比较图像像素时，我会进行规范化，以便代码可以处理不在标准范围0-255中的图像。当您对图像进行许多操作时，记住您当前用于缩放目的的范围也很好。
MAX_PIXEL=255 //maybe range is different for some reason
MIN_PIXEL=0
pixel_difference = 10
threshold = pixel_difference/(MAX_PIXEL-MIN_PIXEL)
if ( abs( (brightness(c1)-brightness(c2))/(MAX_PIXEL-MIN_PIXEL))< threshold ) {
//then the pixels are similar.
}
有时您可以通过转换到不同的颜色空间来获得更多的地面。
根据您手头的任务，您可以构建一个背景模型，该模型可以随着时间的推移进行调整或比较更高级别的全局特征，例如直方图或局部特征，例如比例不变特征变换（SIFT）或角、边。
