基于深度学习智能检测过滤图片特定区域差异度的方法

本发明公开了基于深度学习智能检测过滤图片特定区域差异度的方法，涉及图像处理技术领域，包括通过深度学习检测模型对差异图片进行初筛并提取需过滤物；将无差异和有差异图形进行对齐，计算配准后的灰度图像的差异并进行差异增强；遍历差异图像轮廓，得到轮廓左上角坐标及宽高，依次进行差异抑制。本发明提供的基于深度学习智能检测过滤图片特定区域差异度的方法结合深度学习模型，提高了特定区域差异检测和需要过滤部分的识别准确度。通过透视变换对图像进行几何对齐，确保两幅图像在比较时的对应关系一致，提高差异检测的准确性。进行灰度转换以减少数据维度和计算复杂度，同时提高后续特征检测的鲁棒性。