证明两个灰度图像相同与否答案

【问题标题】：Prove that two grayscale images are same or not证明两个灰度图像相同与否
【发布时间】：2020-07-10 10:06:15
【问题描述】：

给定两个由两个矩阵表示的灰度图像，其中每个单元格表示像素值（如图所示）。如何判断两张图片是否相同？在查看灰度值时，很明显第二张图像是第一张图像的旋转版本。但是有数学证明或方法来证明吗？

我的方法：我们可以为这两个图像创建直方图并匹配它们。如果它们不匹配，则图像不一样。但问题是直方图没有显示图像的空间特征。可能有两张直方图相同但实际上完全不同的图像。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

比较两个相同方向的图像，使用这个：

diff = np.subtract(img1, img2)
if np.sum(diff != 0) > 0:
    print("Images are not same")
else:
    print("Images are same")

现在在水平轴上翻转其中一张图像，然后在垂直轴上翻转一次（并且还转置一次图像（如果是这种情况））并将这些图像与第二张图像一一比较。如果这些图像中的任何一个相同，则 2 个图像相同，否则它们不同。

您可以使用旋转而不是翻转（请记住，您旋转了 180 度）。 See this to know how to flip and rotate

【讨论】：

他们有问题。
抱歉，误会大了。当然，逐像素比较是有效的。
这本身就是图像还是图像里面的矩阵是灰度图像？我觉得第二个是对的？
对不起，这里的混乱，问题已被编辑。
@MarkSetchell，我实际上并没有总结差异图像的值。通过np.sum(diff != 0)，我正在计算差异图像中不是0 的值的数量。因此，在您的情况下，如果条件将变为真，并且代码会说图像不一样。在你的情况下，np.sum(diff != 0) = 2.