给出两幅相同大小的黑白图像（用0-1矩阵）表示，求它们的相似度。说明：若两幅图像在相同位置上的像素点颜色相同，则称它们在该位置具有相同的像素点。两幅图像的相似度定义为相同像素点数占总像素点数的百分比。

题目中给出了两幅相同大小的黑白图像（矩阵），要求它们的相似度。解释：如果两幅图像在相同位置上的像素颜色相同，则称它们在该位置上具有相同的像素点。两幅图像的相似度定义为相同像素点数在总像素点数中所占百分比。

相关问题

假设黑白图像由 2 维矩阵表示 ，行数为M<5 ，列数为N<5 ，值分别用0 或 l表示 。 输入两幅相同大小的黑白图像表示 ，求它们的相似度 。 说明：若两幅图像在相同位置上的像素点颜色相同，则称它们在该位置具有相同的 像素点 。两幅图像的相似度定义为相同像素点数占总像素点数的百分比 。 c语言

中，可以使用以下代码来实现：

#include<stdio.h>

int main() {
  int m, n;
  scanf("%d %d", &m, &n);
  int image1[m][n], image2[m][n];
  int same_pixels = 0, total_pixels = m*n;
  for(int i=0; i<m; i++) {
    for(int j=0; j<n; j++) {
      scanf("%d", &image1[i][j]);
    }
  }
  for(int i=0; i<m; i++) {
    for(int j=0; j<n; j++) {
      scanf("%d", &image2[i][j]);
      if(image1[i][j] == image2[i][j]) { // 判断两幅图像是否在相同位置具有相同的像素点
        same_pixels++;
      }
    }
  }
  printf("相似度为 %.2f%%", (float)same_pixels/total_pixels*100);
  return 0;
}

该程序首先读取输入的行数和列数，然后使用二维数组分别存储两幅图像的像素点信息，遍历数组计算两幅图像相同像素点数，最后输出相似度。

给出两幅相同大小的黑白图像（用0-1矩阵）表示，求它们的相似度。 说明：若两幅图像在相同位置上的像素点颜色相同，则称它们在该位置具有相同的像素点。两幅图像的相似度定义为相同像素点数占总像素点数的百分比。 输入描述 第一行包含两个整数m和n，表示图像的行数和列数，中间用单个空格隔开。1 <= m <= 100， 1 <= n <= 100。 之后m行，每行n个整数0或1，表示第一幅黑白图像上各像素点的颜色。相邻两个数之间用单个空格隔开。 之后m行，每行n个整数0或1，表示第二幅黑白图像上各像素点的颜色。相邻两个数之间用单个空格隔开。 输出描述 一个实数，表示相似度（以百分比的形式给出），精确到小数点后两位。 用例输入 1 3 3 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 用例输出 1 44.44，可以用c++来解答，且不要询问部分可以么？

可以使用C++来解答，以下是一个实现相似度计算的程序：

#include <iostream>
#include <iomanip>
using namespace std;

int main() {
    int m, n;
    cin >> m >> n;
    int A[m][n], B[m][n];
    int pixel_total = m * n;
    int pixel_same = 0;
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            cin >> A[i][j];
        }
    }
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            cin >> B[i][j];
            if (B[i][j] == A[i][j]) {
                pixel_same++;
            }
        }
    }
    double similarity = pixel_same * 100.0 / pixel_total;
    cout << fixed << setprecision(2) << similarity << endl;
    return 0;
}

您可以将以上代码复制到C++编译器中运行，测试输入不同的黑白图像矩阵得到相应的相似度计算结果输出。注意，输出时需要按照题目要求将相似度精确到小数点后两位，并且输出结束后需要换行。本题不需要询问用户输入，直接按照题目要求输入即可。