求能用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的完整详细代码，其中超声图像所在的文件夹路径是'D:/zzz/usz'，自然图像所在的文件夹路径是'D:/zzz/naz'，两种图像的类型都是jpg,两种图像都有862张，两种图像的形状都相同，需要判断超声图像与自然图像的像素值分布是否存在显著差异

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Python代码：

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

# 读取超声图像和自然图像
usz_path = 'D:/zzz/usz/'
naz_path = 'D:/zzz/naz/'
usz_images = []
naz_images = []
for i in range(1, 863):
    usz_image = cv2.imread(usz_path + str(i) + '.jpg', 0)
    naz_image = cv2.imread(naz_path + str(i) + '.jpg', 0)
    usz_images.append(usz_image)
    naz_images.append(naz_image)

# 计算超声图像和自然图像的直方图
usz_hist = cv2.calcHist(usz_images, [0], None, [256], [0, 256])
naz_hist = cv2.calcHist(naz_images, [0], None, [256], [0, 256])

# 绘制超声图像和自然图像的直方图
plt.plot(usz_hist, color='r', label='usz')
plt.plot(naz_hist, color='b', label='naz')
plt.legend()
plt.show()

# 计算超声图像和自然图像的概率密度函数
usz_pdf = usz_hist / np.sum(usz_hist)
naz_pdf = naz_hist / np.sum(naz_hist)

# 绘制超声图像和自然图像的概率密度函数
plt.plot(usz_pdf, color='r', label='usz')
plt.plot(naz_pdf, color='b', label='naz')
plt.legend()
plt.show()

# 计算超声图像和自然图像的累积分布函数
usz_cdf = np.cumsum(usz_pdf)
naz_cdf = np.cumsum(naz_pdf)

# 绘制超声图像和自然图像的累积分布函数
plt.plot(usz_cdf, color='r', label='usz')
plt.plot(naz_cdf, color='b', label='naz')
plt.legend()
plt.show()

# 计算超声图像和自然图像的均值和方差
usz_mean = np.mean(usz_images)
naz_mean = np.mean(naz_images)
usz_var = np.var(usz_images)
naz_var = np.var(naz_images)

# 输出超声图像和自然图像的均值和方差
print('usz mean:', usz_mean)
print('naz mean:', naz_mean)
print('usz var:', usz_var)
print('naz var:', naz_var)

# 判断超声图像和自然图像的像素值分布是否存在显著差异
if np.abs(usz_mean - naz_mean) > 3*np.sqrt(usz_var + naz_var):
    print('There is a significant difference in pixel value distribution between usz and naz images.')
else:
    print('There is no significant difference in pixel value distribution between usz and naz images.')

代码解释：

1. 首先读取超声图像和自然图像，使用cv2.imread()函数读取图像文件，并将图像转换为灰度图像。
2. 然后计算超声图像和自然图像的直方图，使用cv2.calcHist()函数计算图像的直方图，其中[0]表示只考虑灰度通道，[256]表示直方图的bin数，[0, 256]表示像素值的范围。
3. 绘制超声图像和自然图像的直方图，使用plt.plot()函数绘制两个直方图，并使用plt.legend()函数添加图例。
4. 计算超声图像和自然图像的概率密度函数，使用np.sum()函数计算直方图的总和，然后将直方图除以总和得到概率密度函数。
5. 绘制超声图像和自然图像的概率密度函数，使用plt.plot()函数绘制两个概率密度函数，并使用plt.legend()函数添加图例。
6. 计算超声图像和自然图像的累积分布函数，使用np.cumsum()函数计算概率密度函数的累积和。
7. 绘制超声图像和自然图像的累积分布函数，使用plt.plot()函数绘制两个累积分布函数，并使用plt.legend()函数添加图例。
8. 计算超声图像和自然图像的均值和方差，使用np.mean()函数和np.var()函数计算图像的均值和方差。
9. 输出超声图像和自然图像的均值和方差，使用print()函数输出结果。
10. 判断超声图像和自然图像的像素值分布是否存在显著差异，如果超声图像和自然图像的均值之差大于3倍标准差，则认为存在显著差异，否则认为不存在显著差异。