python计算彩色图像信息熵

以下是使用Python计算彩色图像信息熵的示例代码：

import numpy as np
from PIL import Image

# 读取图像
img = Image.open('image.png')

# 转换为numpy数组
img_arr = np.array(img)

# 计算每个像素点的信息熵
h, w, c = img_arr.shape
entropy = np.zeros((h, w))
for i in range(h):
    for j in range(w):
        # 计算每个通道的直方图
        hist_r, _ = np.histogram(img_arr[i,j,0], bins=256, range=(0,255))
        hist_g, _ = np.histogram(img_arr[i,j,1], bins=256, range=(0,255))
        hist_b, _ = np.histogram(img_arr[i,j,2], bins=256, range=(0,255))
        # 计算每个通道的概率分布
        p_r = hist_r / np.sum(hist_r)
        p_g = hist_g / np.sum(hist_g)
        p_b = hist_b / np.sum(hist_b)
        # 计算信息熵
        entropy[i,j] = -np.sum(p_r*np.log2(p_r+1e-6)) \
                       -np.sum(p_g*np.log2(p_g+1e-6)) \
                       -np.sum(p_b*np.log2(p_b+1e-6))

# 计算平均信息熵
mean_entropy = np.mean(entropy)

print('平均信息熵：', mean_entropy)

需要注意的是，在计算信息熵时，需要对概率分布中可能出现的0值进行平滑，以避免计算结果出现NaN。在上面的代码中，使用了一个很小的常数1e-6进行平滑。