假设黑白图像由 2 维矩阵表示 ，行数为M<5 ，列数为N<5 ，值分别用0 或 l表示 。 输入两幅相同大小的黑白图像表示 ，求它们的相似度 。 说明：若两幅图像在相同位置上的像素点颜色相同，则称它们在该位置具有相同的 像素点 。两幅图像的相似度定义为相同像素点数占总像素点数的百分比 。 c语言

中，可以使用以下代码来实现：

#include<stdio.h>

int main() {
  int m, n;
  scanf("%d %d", &m, &n);
  int image1[m][n], image2[m][n];
  int same_pixels = 0, total_pixels = m*n;
  for(int i=0; i<m; i++) {
    for(int j=0; j<n; j++) {
      scanf("%d", &image1[i][j]);
    }
  }
  for(int i=0; i<m; i++) {
    for(int j=0; j<n; j++) {
      scanf("%d", &image2[i][j]);
      if(image1[i][j] == image2[i][j]) { // 判断两幅图像是否在相同位置具有相同的像素点
        same_pixels++;
      }
    }
  }
  printf("相似度为 %.2f%%", (float)same_pixels/total_pixels*100);
  return 0;
}

该程序首先读取输入的行数和列数，然后使用二维数组分别存储两幅图像的像素点信息，遍历数组计算两幅图像相同像素点数，最后输出相似度。

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利用matlab，如何确定一个不确定的矩阵的行数和列数

在matlab中，可以使用size()函数来确定一个矩阵的行数和列数。例如，对于一个不确定的矩阵A，可以使用以下代码来确定它的行数和列数：

[row, col] = size(A)

其中，row和col分别表示矩阵A的行数和列数。如果A是一个n行m列的矩阵，那么row的值为n，col的值为m。如果A是一个向量，那么row的值为1，col的值为向量的长度。

如何获得矩阵的列数与行数

获取矩阵的列数和行数需要先确定矩阵的表示方法。如果用二维数组表示矩阵，可以通过访问二维数组的 length 属性来获取行数和列数。具体来说，二维数组的长度表示矩阵的行数，而第一个元素的长度表示矩阵的列数。例如，对于一个4行5列的矩阵，可以这样定义：

int[][] matrix = new int[4][5];

然后通过访问 length 属性来获取行数和列数，即：

int rows = matrix.length; // rows的值为4
int cols = matrix[0].length; // cols的值为5

这里，matrix.length表示矩阵的行数，而matrix[0].length表示第一行元素的个数，也就是矩阵的列数。因此，上述代码的含义是将矩阵的行数和列数分别赋值给变量rows和cols。

需要注意的是，获取矩阵的行数和列数必须在矩阵已经被定义和初始化之后才能进行。此外，上述方法只适用于二维数组表示矩阵的情况。如果矩阵是用其他数据结构或者表示方法来表示的，获取行数和列数的方法可能会有所不同。