在python-opencv中计算信息熵

在python-opencv中计算信息熵可以通过以下步骤实现：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。
2. 计算灰度图像每个像素值的出现次数，并将其归一化。
3. 计算像素值的信息熵。

代码示例：

import cv2
import numpy as np
from scipy.stats import entropy

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算像素值的出现次数并归一化
hist, _ = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])
hist = hist / float(img.size)

# 计算信息熵
entropy_val = entropy(hist, base=2)

print('信息熵:', entropy_val)

在上面的代码中，我们使用numpy库中的histogram()函数计算像素值的出现次数，并使用scipy库中的entropy()函数计算信息熵。最终输出的结果是图像的信息熵值。