用matlab写一个曼哈顿距离的方法比较三个图片的相似度，已知三个图片

好的，我可以帮你解决这个问题。

首先，曼哈顿距离是指两个向量在每个维度上差值的绝对值之和，可以用以下公式表示：

d = |x1 - y1| + |x2 - y2| + ... + |xn - yn|

其中，x1, x2, ..., xn 和 y1, y2, ..., yn 表示两个向量在各个维度上的取值。

针对你的问题，我们可以先将三个图片转换成向量表示，然后计算它们之间的曼哈顿距离。

以下是一个简单的 Matlab 代码实现：

% 读取三个图片
img1 = imread('img1.jpg');
img2 = imread('img2.jpg');
img3 = imread('img3.jpg');

% 将图片转换成灰度图像
img1 = rgb2gray(img1);
img2 = rgb2gray(img2);
img3 = rgb2gray(img3);

% 将图片转换成向量
vec1 = img1(:);
vec2 = img2(:);
vec3 = img3(:);

% 计算曼哈顿距离
dist12 = sum(abs(vec1 - vec2));
dist13 = sum(abs(vec1 - vec3));
dist23 = sum(abs(vec2 - vec3));

% 输出结果
fprintf('dist12 = %f\n', dist12);
fprintf('dist13 = %f\n', dist13);
fprintf('dist23 = %f\n', dist23);

在上面的代码中，我们使用 imread 函数读取了三个图片，并使用 rgb2gray 函数将它们转换成灰度图像。然后，我们使用 : 运算符将每个像素的灰度值存储在一个向量中。最后，我们计算了每对图片之间的曼哈顿距离，并将结果打印出来。

注意，这个方法只是一个简单的相似度比较方法，可能会受到图片大小、亮度、对比度等因素的影响。如果需要更精确的相似度比较方法，可以考虑使用深度学习模型。