увеличивается ли размер этих трещин
Задачу такого типа может решать нейронная сеть. Трудность в том, что предварительно нужно обучить нейронную сеть, а для этого нужно большое количество как можно более разнообразных пар\серий изображений того же типа (с трещинами), для которых ответ уже известен: "да, трещина увеличилась" или "нет, не похоже, что увеличилась". И могут быть ещё трудности, так что лучше сразу искать специалиста по ML (machine learning) и поручать ему всю задачу.
Классический вариант (без ML) - это алгоритм поиска похожих картинок, но от него нам нужен не уровень похожести, а параметры аффинного преобразования кадров.
https://www.google.com/search?q=image+search+affin...
Применив преобразования к одному из двух кадров, мы сможем с хорошей точностью наложить кадры и вычесть один кадр из другого. При идеальном совпадении результатом будет полностью чёрный кадр. (на самом деле перед вычитанием нужно ещё перевести фотографии в 1-битную глубину цвета - без оттенков, только чёрный и белый; и тут место для экспериментов со средним уровнем яркости для каждой фотографии отдельно, относительно которого будет округление до чёрного или белого) Чем больше отличаются трещины, тем более толстые светлые линии получим на разностном кадре. И уже не так сложно придумать алгоритм нахождения толщины самых толстых линий.
Средний
Простой
