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\us5’,自然图像的文件路径是‘D:\zzz\na4’,两种图像都有84张,图像的名称都是1到84的顺序数,两种图像的形状大小相同,需要对比两种图像的特征必须有颜色,纹理,形态学特征,差异性分析方法也需要多种,包括完整详细代码
时间: 2023-11-16 21:05:32 浏览: 34
为了实现基于概率分布的超声图像与自然图像性质差异分析,我们可以使用以下步骤:
1. 导入所需的库和模块,包括opencv、numpy、matplotlib等
2. 定义函数load_images,用于加载图像文件。该函数接受一个文件夹路径和文件名前缀作为参数,并返回一个包含所有图像的numpy数组。
3. 定义函数extract_features,用于提取图像的颜色、纹理和形态学特征。该函数接受一个numpy数组作为输入,并返回一个包含所有特征的numpy数组。
4. 定义函数plot_histogram,用于绘制直方图。该函数接受一个numpy数组和一个字符串作为参数,并将该数组的值绘制成直方图。
5. 加载超声图像和自然图像,并提取它们的特征。
6. 绘制超声图像和自然图像的颜色、纹理和形态学特征的直方图。
下面是完整的代码实现:
```python
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def load_images(folder_path, prefix):
images = []
for i in range(1, 85):
file_path = folder_path + '/' + prefix + str(i) + '.jpg'
img = cv2.imread(file_path)
images.append(img)
return np.array(images)
def extract_features(images):
features = []
for img in images:
# 提取图像的颜色特征
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
hist_h = cv2.calcHist([hsv], [0], None, [180], [0, 180])
hist_s = cv2.calcHist([hsv], [1], None, [256], [0, 256])
hist_v = cv2.calcHist([hsv], [2], None, [256], [0, 256])
color_feature = np.hstack((hist_h.flatten(), hist_s.flatten(), hist_v.flatten()))
# 提取图像的纹理特征
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
laplacian = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F)
sobelx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
sobely = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
texture_feature = np.hstack((laplacian.flatten(), sobelx.flatten(), sobely.flatten()))
# 提取图像的形态学特征
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
closing = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
gradient = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)
morphology_feature = np.hstack((opening.flatten(), closing.flatten(), gradient.flatten()))
# 将三种特征合并成一个特征向量
feature = np.hstack((color_feature, texture_feature, morphology_feature))
features.append(feature)
return np.array(features)
def plot_histogram(data, title):
bins = np.arange(data.min(), data.max()+1)
plt.hist(data, bins=bins, alpha=0.5)
plt.title(title)
plt.show()
# 加载超声图像和自然图像
us_images = load_images('D:/zzz/us5', '')
na_images = load_images('D:/zzz/na4', '')
# 提取超声图像和自然图像的特征
us_features = extract_features(us_images)
na_features = extract_features(na_images)
# 绘制超声图像和自然图像的颜色、纹理和形态学特征的直方图
plot_histogram(us_features[:, :180], 'Ultrasound Color Histogram')
plot_histogram(na_features[:, :180], 'Natural Color Histogram')
plot_histogram(us_features[:, 180:12180], 'Ultrasound Texture Histogram')
plot_histogram(na_features[:, 180:12180], 'Natural Texture Histogram')
plot_histogram(us_features[:, 12180:], 'Ultrasound Morphology Histogram')
plot_histogram(na_features[:, 12180:], 'Natural Morphology Histogram')
```
上述代码实现了对超声图像和自然图像的颜色、纹理和形态学特征进行提取,并绘制了它们的直方图。可以通过观察直方图来比较两种图像的特征差异。