from PIL import Image import math import operator from functools import reduce ''' def image_contrast(): h0 = Image.open('麦克风测试结果频谱图fast.png').histogram() h1 = Image.open('麦克风测试结果频谱图low.png').histogram() h2 = Image.open('麦克风测试结果频谱图normal.png').histogram() h = Image.open('麦克风测试结果频谱图.png').histogram() result1 = math.sqrt(reduce(operator.add, list(map(lambda a, b: (a - b) ** 2, h, h0))) / len(h)) result2 = math.sqrt(reduce(operator.add, list(map(lambda a, b: (a - b) ** 2, h, h1))) / len(h)) result3 = math.sqrt(reduce(operator.add, list(map(lambda a, b: (a - b) ** 2, h, h2))) / len(h)) result = min(int(result1), int(result1), int(result1)) return result if __name__ == '__main__': result = image_contrast() print(result)增加显示两张图片差异的地方

可以使用`PIL`库的`ImageChops`模块来实现显示两张图片差异的地方。下面是修改后的代码：

from PIL import Image, ImageChops
import math
import operator
from functools import reduce

def image_contrast():
    img0 = Image.open('麦克风测试结果频谱图fast.png')
    img1 = Image.open('麦克风测试结果频谱图low.png')
    img2 = Image.open('麦克风测试结果频谱图normal.png')
    img = Image.open('麦克风测试结果频谱图.png')

    h0 = img0.histogram()
    h1 = img1.histogram()
    h2 = img2.histogram()
    h = img.histogram()

    result1 = math.sqrt(reduce(operator.add, list(map(lambda a, b: (a - b) ** 2, h, h0))) / len(h))
    result2 = math.sqrt(reduce(operator.add, list(map(lambda a, b: (a - b) ** 2, h, h1))) / len(h))
    result3 = math.sqrt(reduce(operator.add, list(map(lambda a, b: (a - b) ** 2, h, h2))) / len(h))
    result = min(int(result1), int(result1), int(result1))

    # 显示两张图片差异的地方
    diff1 = ImageChops.difference(img, img0)
    diff2 = ImageChops.difference(img, img1)
    diff3 = ImageChops.difference(img, img2)

    diff1.show()
    diff2.show()
    diff3.show()

    return result

if __name__ == '__main__':
    result = image_contrast()
    print(result)

其中，`ImageChops.difference()`函数可以计算两张图片的差异，并返回结果。差异图像中，相同的部分为黑色，不同的部分为白色。可以使用`show()`函数将差异图像显示出来。需要注意的是，如果两张图片尺寸不同，可能需要对其进行缩放或裁剪，以保证两张图片相同大小。