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，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

以下是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。其中使用了OpenCV库和Scipy库。

import cv2
import numpy as np
import os
from scipy.stats import wasserstein_distance
from scipy.spatial.distance import directed_hausdorff
from scipy.ndimage import gaussian_filter

# 设置文件路径
path1 = 'D:/zzz/zus2/'
path2 = 'D:/zzz/zna2/'

# 定义函数：计算颜色分布
def color_histogram(image):
    # 将图像从BGR色彩空间转换为HSV色彩空间
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # 计算HSV色彩空间的直方图
    hist = cv2.calcHist([hsv], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])
    # 进行归一化处理
    cv2.normalize(hist, hist, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)
    return hist.flatten()

# 定义函数：计算纹理特征
def texture_features(image):
    # 将图像从BGR色彩空间转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 使用高斯滤波平滑图像
    blur = gaussian_filter(gray, sigma=5)
    # 计算拉普拉斯算子的绝对值
    laplacian = np.abs(cv2.Laplacian(blur, cv2.CV_64F))
    # 计算图像的均值和标准差
    mean, std = cv2.meanStdDev(laplacian)
    # 返回均值和标准差
    return mean[0][0], std[0][0]

# 定义函数：计算形状特征
def shape_features(image):
    # 将图像从BGR色彩空间转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 二值化图像
    _, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
    # 计算轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 计算轮廓的面积和周长
    area = cv2.contourArea(contours[0])
    perimeter = cv2.arcLength(contours[0], True)
    # 返回面积和周长
    return area, perimeter

# 定义函数：计算两个图像之间的颜色分布差异
def color_difference(image1, image2):
    hist1 = color_histogram(image1)
    hist2 = color_histogram(image2)
    distance = wasserstein_distance(hist1, hist2)
    return distance

# 定义函数：计算两个图像之间的纹理特征差异
def texture_difference(image1, image2):
    mean1, std1 = texture_features(image1)
    mean2, std2 = texture_features(image2)
    distance = np.abs(mean1 - mean2) + np.abs(std1 - std2)
    return distance

# 定义函数：计算两个图像之间的形状特征差异
def shape_difference(image1, image2):
    area1, perimeter1 = shape_features(image1)
    area2, perimeter2 = shape_features(image2)
    distance = np.abs(area1 - area2) + np.abs(perimeter1 - perimeter2)
    return distance

# 定义函数：计算两个图像之间的总体差异
def total_difference(image1, image2):
    color_diff = color_difference(image1, image2)
    texture_diff = texture_difference(image1, image2)
    shape_diff = shape_difference(image1, image2)
    distance = color_diff + texture_diff + shape_diff
    return distance

# 对比超声图像和自然图像
for i in range(84):
    # 读取超声图像和自然图像
    image1 = cv2.imread(path1 + 'zus' + str(i+1) + '.jpg')
    image2 = cv2.imread(path2 + 'zna' + str(i+1) + '.jpg')
    # 计算两个图像之间的总体差异
    distance = total_difference(image1, image2)
    # 输出差异性分析结果
    print('超声图像zus' + str(i+1) + '与自然图像zna' + str(i+1) + '之间的总体差异为：', distance)

以上代码实现了对超声图像和自然图像的颜色分布、纹理特征、形状特征进行分析，并计算了两种图像之间的总体差异。其中使用了Wasserstein距离、绝对值距离和绝对值差分别计算颜色分布差异、纹理特征差异和形状特征差异。