用C语言实现判断两幅黑白图像相似度

在数字图像处理中，判断两幅黑白图像的相似度是一个常见的问题。通常情况下，我们可以将黑白图像表示为0-1矩阵，其中0代表黑色，1代表白色。通过比较两幅图像在相同位置上像素点是否相同，可以计算它们的相似度，即相同像素点占总像素点数的百分比。

输入数据处理

首先，我们需要输入两幅图像的行列数以及它们的像素矩阵。通过读取用户输入的数据，将图像转换为对应的矩阵表示，在程序中进行处理。

设定常量与变量

在程序中，需要定义常量来控制表示图像的矩阵，同时定义整型变量来存储程序运行所需的各种数据。另外，还需要定义一个实型变量来保存计算得出的相似度百分比。

图像像素处理

接着，我们定义两个整型数组来分别保存两幅图像的像素信息。通过输入每幅图像的行数和列数，并将像素值存储在对应的数组中，方便后续的像素比较和相似度计算。

相似度计算与输出

通过双重循环遍历两幅图像的像素点，判断它们是否相同，并使用一个计数器变量来记录相同像素点的数量。然后根据相同像素点占总像素点的比例计算出图像的相似度，并将结果输出，精确到小数点后两位。

程序运行与结果展示

最后，运行程序并输入两幅图像的矩阵数据，程序将会自动计算出它们的相似度。通过这样的方式，我们可以轻松地实现用C语言判断两幅黑白图像的相似度，为图像处理领域提供了一种简单而有效的方法。

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