首先将两张图的顶点对齐，然后对像素做 diff 得到一个包含 RGB 差值新图，将这个新图做归一化，再用边缘检测算法把新图里面的图像轮廓勾出来，最后求出轮廓的包络，这个包络就是找不同里面需要点击的区域了。

简单一点，按5个像素为一个单元切割大图，然后对比每个小图的二值~

最简单的办法。
假设两张图长宽一致，直接从左上角读像素，存成一个RGB二维数组。对比两个数组的不同之处，相同之处标为白色，反之标为黑色。以这个二维数组生成一张图，黑色部分就是有差异的部分了。

找茬的很好办,读取两张图片值,然后相减就行

大学毕设做了类似的东西。实际上两张图直接相减会有很多噪点的，需要一些处理。降噪的手法有很多：模糊->二值化，剩下一些色块，用连通成分标记算法将这些块整合起来，然后处理出 bounding box 就可以输出给其它模块用了。

把图按RGB亮度值作差，然后将得到的差值图像转成灰度图，再通过腐蚀和膨胀算法将不同点放大。如果有了解过OpenCV的话这东西几个函数就能搞定。

研一数字图像处理的实验四。。。楼主是不是！