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。

相关问题

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

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：

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。

# 开发者：李宗涛 # 开发时间：2023/5/30 17:51 import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 img = cv2.imread('image1.jpg') img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 添加高斯噪声 mean = 0 var = 100 sigma = var**0.65 gaussian_noise = np.random.normal(mean, sigma, img.shape) img_noise = img + gaussian_noise # 构造低通滤波器 rows, cols = img_noise.shape crow, ccol = rows // 2, cols // 2 mask = np.zeros((rows, cols), np.uint8) mask[crow - 200:crow + 200, ccol - 200:ccol + 200] = 1 # 进行傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img_noise) fshift = np.fft.fftshift(f) # 对频域图像进行滤波 fshift = fshift * mask # 进行傅里叶反变换 ishift = np.fft.ifftshift(fshift) img_back = np.fft.ifft2(ishift) img_back = np.abs(img_back) # 显示结果 plt.subplot(131), plt.imshow(img, cmap='gray') plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(132), plt.imshow(img_noise, cmap='gray') plt.title('Noised Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(133), plt.imshow(img_back, cmap='gray') plt.title('noiseless Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()

这段代码实现了对一张图像添加高斯噪声，然后通过傅里叶变换将其转换到频域进行滤波，最后再通过傅里叶反变换将其转换回空域得到去噪后的图像。具体操作包括：

1. 读取一张图像，并将其转换为 RGB 格式；
2. 构造高斯噪声并添加到图像上；
3. 构造一个低通滤波器，选取中心区域，其余部分为 0；
4. 进行傅里叶变换，并对频域图像进行滤波；
5. 进行傅里叶反变换，将频域图像转换回空域；
6. 显示原始图像、加噪图像和去噪后的图像。