1. Вычисляю «средний» цвет изображения.
2. Создаю матрицу на основе М1 таким образом: из среднего цвета вычитаю каждое значение матрицы М1, так же с матрицой 2
3. Из одной матрицы вычитаю другую.
Вот так получилась одна матрица.
Это я понял. У меня задача сравнения двух матриц, нужно реализовать процент схожести(похожести).
Я использую (1 — (m + s) / x) * 100, где m — матожидание, s — Стандартное отклонение, x — максимальное возможное значение в матрице(не максимальное значение, а именно значение в матрице не может быть больше х)
Сравнение имеется ввиду похожесть, другими словами: есть картинка 10х10 пикселей, копировать ее и в копии изменить 10 пикселей. Сравнивая оригинал с копией можно сказать, что картинки «похожи» на 90%. Или — та же картинка 10х10 пикселей, у копии к красному оттенку прибавили 5 единиц. Сарвнив, можно сказать, что картинки «похожи», а коэффициент расчитать каким-нибудь алгоритмом.
«В принципе с теми ушами что есть сейчас все точно также — при хорошем усилке — они работают лучше.»
Вы путаете понятия — звуковая карта это источник звука, а «усилок» это усилитель звука. При плохом источнике звука усилитель усилит «плохой» звук.
2. Создаю матрицу на основе М1 таким образом: из среднего цвета вычитаю каждое значение матрицы М1, так же с матрицой 2
3. Из одной матрицы вычитаю другую.
Вот так получилась одна матрица.