1. 请选取适当的特征,对下列图像对进行区分 (a) 图像对A1、A2 img1 = np.zeros((100, 100)) img2 = np.zeros((100, 100)) img1[20:50, 30:60] = 1 img2[30:50, 30:60] = 1 plt.subplot(121) plt.imshow(img1) plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.imshow(img2) plt.axis('off') plt.show() ### YOUR CODE HERE ### END YOUR CODE
时间: 2023-12-10 19:37:22 浏览: 41
针对图像对A1、A2,可以采用以下特征进行区分:
- 直接比较两幅图像的像素值,看是否相同
- 计算两幅图像的相似度,可以使用结构相似性指数(SSIM),均方误差(MSE)等指标
- 提取两幅图像的特征,比如局部二值模式(LBP)、方向梯度直方图(HOG)等,然后比较这些特征的相似度
下面是一种实现方式:
```python
import cv2
# 读入两幅图像
img1 = cv2.imread('A1.jpg')
img2 = cv2.imread('A2.jpg')
# 比较两幅图像的像素值
if (img1 == img2).all():
print('两幅图像完全相同')
else:
print('两幅图像不相同')
# 计算两幅图像的相似度(MSE)
mse = ((img1 - img2) ** 2).mean()
print('两幅图像的均方误差为:', mse)
# 提取两幅图像的LBP特征
lbp = cv2.LBP()
feat1 = lbp.compute(img1)
feat2 = lbp.compute(img2)
# 计算LBP特征的相似度
similarity = cv2.compareHist(feat1, feat2, cv2.HISTCMP_CORREL)
print('两幅图像的LBP特征相似度为:', similarity)
```
需要注意的是,这里的图像文件需要提前保存到本地,并且要保证文件路径正确。
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img=np.zeros([h1,w1],dtype=maskclosing1.dtype)
这是一行Python代码,用于创建一个形状为(h1,w1)、数据类型为maskclosing1.dtype的零矩阵。它会返回一个名为img的数组,可以用于图像处理等任务中。如果你需要更多关于这行代码的信息,可以给我提问。
请选取适当的特征,对下列图像对进行区分img1 = np.zeros((100, 100)) img2 = np.zeros((100, 100)) img1[20:50, 30:60] = 1 img2[30:50, 30:60] = 1 plt.subplot(121) plt.imshow(img1) plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.imshow(img2) plt.axis('off') plt.show()
可以选取以下特征来区分这两张图片:
1. 图片的总面积;
2. 图片中的黑色像素点数量;
3. 图片中的白色像素点数量;
4. 图片中黑色像素点的分布情况,例如可以计算黑色像素点的中心位置或重心。
通过比较这些特征值,可以判断两张图片是否相同。对于这两张图片,它们的主要区别在于img1中的白色像素点数量比img2多,因此可以通过比较这个特征值来区分它们。