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,使用opencv,两种图像的文件类型都是jpg,超声图像的文件路径是‘D:\zzz\zus2\’,自然图像的文件路径是‘D:\zzz\zna2\’,两种图像都有84张,图像名称是随机的,需要对比两种图像的特征必须有颜色,纹理,形状,差异性分析方法也需要多种,包括完整详细代码
时间: 2023-11-27 13:53:42 浏览: 27
这个问题比较复杂,需要使用多种方法对比两种图像的特征,并且需要对比它们的颜色、纹理、形状等方面的差异性。以下是一个基于概率分布的超声图像与自然图像性质差异分析的示例代码,使用了OpenCV库。
```python
import cv2
import numpy as np
# 定义文件路径
path_zus = 'D:/zzz/zus2/'
path_zna = 'D:/zzz/zna2/'
# 定义函数计算图像的颜色直方图
def color_histogram(image):
# 将图像从BGR转换为HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 计算颜色直方图
hist = cv2.calcHist([hsv], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])
# 归一化直方图
cv2.normalize(hist, hist, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX)
return hist
# 定义函数计算图像的纹理特征
def texture_features(image):
# 将图像从BGR转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算灰度共生矩阵
glcm = cv2.calcGLCM(gray, [5], 0, 256)
# 计算纹理特征
contrast = cv2.compareHist(cv2.normalize(cv2.calcHist([glcm], [0], None, [256], [0, 256]), None, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX), np.zeros((256, 1)), cv2.HISTCMP_CHISQR)
energy = cv2.compareHist(cv2.normalize(cv2.calcHist([glcm], [1], None, [256], [0, 256]), None, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX), np.zeros((256, 1)), cv2.HISTCMP_CHISQR)
homogeneity = cv2.compareHist(cv2.normalize(cv2.calcHist([glcm], [2], None, [256], [0, 256]), None, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX), np.zeros((256, 1)), cv2.HISTCMP_CHISQR)
return contrast, energy, homogeneity
# 定义函数计算图像的形状特征
def shape_features(image):
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算图像轮廓
_, contours, _ = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 计算轮廓面积和周长
area = cv2.contourArea(contours[0])
perimeter = cv2.arcLength(contours[0], True)
return area, perimeter
# 定义函数比较两个图像的差异性
def compare_images(image1, image2):
# 计算颜色直方图差异
hist1 = color_histogram(image1)
hist2 = color_histogram(image2)
color_diff = cv2.compareHist(hist1, hist2, cv2.HISTCMP_CHISQR)
# 计算纹理特征差异
contrast1, energy1, homogeneity1 = texture_features(image1)
contrast2, energy2, homogeneity2 = texture_features(image2)
texture_diff = abs(contrast1 - contrast2) + abs(energy1 - energy2) + abs(homogeneity1 - homogeneity2)
# 计算形状特征差异
area1, perimeter1 = shape_features(image1)
area2, perimeter2 = shape_features(image2)
shape_diff = abs(area1 - area2) + abs(perimeter1 - perimeter2)
# 返回三种特征差异的加权平均值
return 0.4 * color_diff + 0.3 * texture_diff + 0.3 * shape_diff
# 加载图像并比较差异性
for i in range(1, 85):
# 加载超声图像和自然图像
image_zus = cv2.imread(path_zus + str(i) + '.jpg')
image_zna = cv2.imread(path_zna + str(i) + '.jpg')
# 比较两个图像的差异性
diff = compare_images(image_zus, image_zna)
# 输出结果
print('图像', i, '的差异性为', diff)
```
在这个例子中,我们使用了三种不同的特征来比较超声图像和自然图像的差异性:颜色直方图、纹理特征、形状特征。对于每个图像,我们计算其颜色直方图、纹理特征和形状特征,并计算与另一个图像的差异性。最后,我们将这三种特征的差异性加权平均值作为图像差异性的度量。