python图片计算重合率

在Python中，计算两张图片之间的重合率通常涉及到图像处理和比较。一种常见的方法是使用像素级比较，比如先将图片转换为灰度图，然后计算它们的交集面积和并集面积，最后用交集面积除以并集面积得到相似度或重合率。下面是一个简单的步骤概述：

1. 导入必要的库：`PIL`用于加载和操作图片，`numpy`用于数组计算。

from PIL import Image
import numpy as np

2. 加载图片，并转为灰度图。

img1 = Image.open('image1.jpg').convert('L')
img2 = Image.open('image2.jpg').convert('L')

3. 将图片转换为numpy数组，方便像素级别的操作。

array1 = np.array(img1)
array2 = np.array(img2)

4. 计算两个图片的交集和并集。

intersection = np.logical_and(array1, array2)
union = np.logical_or(array1, array2)
overlap_rate = intersection.sum() / union.sum()

5. `overlap_rate`就是两个图片的重合率，范围在0到1之间，值越接近1表示重合度越高。