用直方图设置阈值代码统计两张图片的相似度

好的，以下是用 Python 代码实现的步骤：

1. 导入所需的库

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 定义计算直方图相似度的函数

def hist_similarity(img1, img2):
    # 计算图像直方图
    hist1 = cv2.calcHist([img1], [0], None, [256], [0, 256])
    hist2 = cv2.calcHist([img2], [0], None, [256], [0, 256])

    # 归一化直方图
    cv2.normalize(hist1, hist1, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)
    cv2.normalize(hist2, hist2, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)

    # 计算直方图相似度
    similarity = cv2.compareHist(hist1, hist2, cv2.HISTCMP_CORREL)

    return similarity

3. 加载两张图片并计算相似度

# 加载图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算直方图相似度
similarity = hist_similarity(img1, img2)

# 输出相似度
print(f'The similarity between the two images is {similarity}')

其中，`image1.jpg` 和 `image2.jpg` 是要比较的两张图片，需放在代码所在目录下。

4. 可视化直方图

如果需要可视化直方图，可以添加以下代码：

# 可视化直方图
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.imshow(img1, cmap='gray')
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(hist1, color='r')
plt.plot(hist2, color='b')
plt.xlim([0, 256])
plt.show()

这段代码会将两张图片和它们的直方图在同一窗口中显示出来，方便比较。