Aqui está o começo de uma ideia:
compare -metric mse -subimage-search concat.png subimage.jpg resultimage.png
convert resultimage-1.png resultMap.txt
python extractPoints.py resultMap.txt
em que extractPoints.py se parece com
#!/bin/python
import os,re,argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='extract top match pixels from an Imagemagick text file.')
parser.add_argument('infile', type=str, help='infile name')
args = parser.parse_args()
d = {}
with open(args.infile, 'r') as f:
for line in f:
parsed_line = re.match('([0-9]+,[0-9]+): \([0-9]+,[0-9]+\)\s.*graya\(([0-9]+),[0-9]\)', line)
if not parsed_line:
continue
if parsed_line.group(2) in d:
d[parsed_line.group(2)].append(parsed_line.group(1))
else:
d[parsed_line.group(2)]=[parsed_line.group(1)]
max_pixel_val = (max(d, key=int))
print(d[str(max_pixel_val)])
Você pode não estar usando intensidades de graya, em cujo caso você pode modificar o regex ou analisar a linha inicial onde esta informação está listada.