图像比对的原理或者算法
原理如下：首先两张图要配准（可以姑且理解为对准），然后做减法就可以得到两张图不同的地方。题主可以先从图像配准开始学习。
关于编程语言和工具：在C/C++下的图像处理库OpenCV是很强的的工具，Matlab下用图形处理工具箱也很方便。总之，题主要学的还有很多，不是那么简单的。
图像算法A和B两张图片，找出B与A不同的部分 50
说的很清楚，你也把思路说出来了，就是这样的，加快网络的传输速度爱发猫 www.aifamao.com。
至于比较方法，比较像素点的方向是对的，不过我想它不是上来就比较像素点，因为这样效率较低，而是采用的多函数嵌套，方法如下：把图片分成几大块，比如平均分4块，然后每一块进行比对(进行图片的模糊匹配，而不是精确的像素匹配)，找出不同大块，然后再分块，以此下去，找到比较小的块(这个根据编程定义到底多小算小)，然后再进行像素比对，这样效率能够更加提高。
如何判断图片是否是文字图片，给个算法、代码、思路 20
你是不是想判断一个图片中，是不是含有文字？如果是这样，想把这个文字给取出来，这是一个比较难的操作。思路：进行对图片进行识别（OCR），按一定的算法，比对字库。查找。
算法：1，图片处理：把图片无关的噪点，过滤；颜色生成单色图2，提取信息：对图片点阵信息进行拓扑分析，查找并生成路径信息。3，比对数据库信息。4，生成结果。您可以参考一下车牌的识别相关流程。
有没有一款软件能比对两张照片是否一样?
可以用AI软件来对比。AI人脸比对已经变成非常常用的AI场景之一。步骤如下：1、浏览器输入网址百度AI应用，AI人脸比对。2、进入人脸比对的功能演示模块。
3、点击左侧的‘本地上传’按钮，上传本地照片1。4、点击右侧的‘本地上传’按钮，上传本地照片2。5、稍等片刻，便会得出两个照片的相似度。如图所示。
AI的功能：是用于研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，人工智能研究是为了使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
主要功能：自然科学方面，能帮助使用数学计算机工具解决问题学科，有助于人类最终认识自身智能形成；经济方面，I能深入各行各业带来巨大宏观效益，促进计算机网络工业发展，能代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，造成社会结构剧烈变化；社会方面，为人类文化生活提供新的模式。
AI是绘图最好的帮手，勾线，绘图，比如插画类型的，其工具的试用度更强，实时上色更为方便。对线条的调整、补充更有优势。
实现图片对比度和亮度的算法是什么
人脸识别的算法，怎么从两张图片中找出人脸 的部分，并比较两个人是否是同一个人。
OPENCV里就有，我大4的时候用过。安装后，DATA目录下，haarcascades目录下，就不错。这是人脸识别的数据。
用法请根据这个文件名找吧，我记得就是调用OPENCV里的某个函数（C++），用这个文件名和图作参数，返回的就是图中人脸的位置。
嘿嘿，50分么，下面是我以前的代码，这里是你用得着的部分：constchar*cascadeFile="";constchar*folder="C:\\ProgramFiles\\OpenCV\\data\\haarcascades\\";charpath[1024];sprintf(path,"%s%s",folder,cascadeFile);CvHaarClassifierCascade*cascade=(CvHaarClassifierCascade*)cvLoad(path,0,0,0);//然后cascade就存着需要的那个CvHaarClassifierCascade了。
......CvSeq*faces=cvHaarDetectObjects(img,cascade,storage,1.1,2,CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,cvSize(source->getWidth()>>7,source->getHeight()>>7));这句中，img是一个IplImage*，我自己的项目是从摄像头弄来的，我估计你需要直接用opencv载入图片。
cascade就是载入的OPENCV的样本数据，storage是一个空间，我用的CvMemStorage*storage=cvCreateMemStorage(0)创建的，detectobjects之前我还用了cvClearMemStorage(storage)，1.1是缩放，2是检测像素大小，CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING是比较方法，一个OPENCV自带的常量。
最后cvSize的返回值是允许的最小脸部大小。每个变量都解释到了吧。之后faces->total就是找到几个脸。
用cvGetSeqElem(faces,i)来取每个脸的数据，取出来的东西是(CvRect*)，要记得TYPECAST，例如CvRectface1=*((CvRect*)cvGetSeqElem(faces,0))。
这样得到的CvRect有4个变量face1.x,face1.y,face1.width,face1.height就是人脸在图片中的位置了。