求能用python实现基于概率分布的超声图像与自然图像性质差异分析这一课题的完整详细代码,其中超声图像所在的文件夹路径是'D:/zzz/us5',自然图像所在的文件夹路径是'D:/zzz/na4',两种图像的类型都是jpg,两种图像都有84张,两种图像的形状都相同,对比的特征需要包含颜色,形态和纹理,最后利用K-S检验来比较两种图像的概率密度函数
时间: 2023-12-06 20:44:15 浏览: 37
这个课题需要用到一些图像处理的库和概率分布的库,我们可以使用Pillow库来读取和处理图像,并使用scipy库来进行概率分布的计算和分析。
首先,我们需要安装Pillow库和scipy库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install Pillow
pip install scipy
```
接下来,我们可以开始编写代码。首先,我们需要导入所需的库:
```python
from PIL import Image
import numpy as np
from scipy import stats
import os
```
然后,我们可以定义读取图像的函数,该函数将图像文件夹路径作为参数,并返回一个包含所有图像数据的列表:
```python
def read_images(path):
images = []
for file in os.listdir(path):
if file.endswith('.jpg'):
image = Image.open(os.path.join(path, file))
image_data = np.array(image)
images.append(image_data)
return images
```
接下来,我们可以定义计算图像特征的函数。在这个例子中,我们将使用图像的颜色直方图、形态学特征和纹理特征作为对比的特征。我们可以使用numpy和scipy库来计算这些特征。具体实现如下:
```python
def compute_features(images):
features = []
for image_data in images:
# compute color histogram
hist = np.histogram(image_data, bins=256, range=(0, 255), density=True)[0]
# compute morphology features
erosion = stats.skew(image_data)
dilation = stats.kurtosis(image_data)
# compute texture features
g = np.gradient(image_data)
grad_x, grad_y = g
texture = np.sqrt(grad_x ** 2 + grad_y ** 2)
texture_mean = np.mean(texture)
texture_std = np.std(texture)
# combine features
feature = np.concatenate((hist, [erosion, dilation, texture_mean, texture_std]))
features.append(feature)
return np.array(features)
```
最后,我们可以使用K-S检验来比较两种图像的概率密度函数。我们可以使用scipy库中的ks_2samp函数来计算K-S统计量和p值。具体实现如下:
```python
def compare_images(path1, path2):
images1 = read_images(path1)
images2 = read_images(path2)
features1 = compute_features(images1)
features2 = compute_features(images2)
ks_statistic, p_value = stats.ks_2samp(features1, features2)
print(f"K-S statistic: {ks_statistic:.4f}")
print(f"p-value: {p_value:.4f}")
```
现在,我们可以调用compare_images函数并传入超声图像和自然图像的文件夹路径来进行比较了:
```python
compare_images('D:/zzz/us5', 'D:/zzz/na4')
```
这个函数将会输出K-S统计量和p值,用于比较两种图像的概率密度函数。如果p值小于0.05,则可以拒绝原假设,即认为两种图像的概率密度函数不同。