相似度

这篇博客介绍了如何计算两幅相同尺寸的黑白图像的相似度。相似度定义为颜色相同的像素点数量占总像素点数的比例。文章提供了输入输出格式,并提到不需要额外存储第二个图像,可以边读边比较。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目描述

给出两幅相同大小的黑白图像(用0-1矩阵)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。

输入
第一行包含两个整数m和n,表示图像的行数和列数,中间用单个空格隔开。1 <= m <= 100, 1 <= n <= 100。
之后m行,每行n个整数0或1,表示第一幅黑白图像上各像素点的颜色。相邻两个数之间用单个空格隔开。
之后m行,每行n个整数0或1,表示第二幅黑白图像上各像素点的颜色。相邻两个数之间用单个空格隔开。

输出
一个实数,表示相似度(以百分比的形式给出),精确到小数点后两位。

分析:

无需专门对第二个数组进行存储,可以边读边判断。

代码

#include <iostream>
#include <iomanip>
using namespace std;
int main(){
   
	
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