结构相似性(SSIM)比较通过比较两张图片的结构信息来判断相似度。SSIM指数能更精确地反映两张图片的感官相似度。 3.1、使用scikit-image库 scikit-image库提供了简单易用的SSIM函数,可以方便地计算两张图片的SSIM指数。 from skimage.metrics import structural_similarity as ssim import cv2 def ssim_compare(img1_pat...
要使用SSIM,需要安装scikit-image库。可以使用以下命令进行安装: pip install scikit-image 2、实现SSIM比较 以下是使用SSIM比较两幅图片差异的示例代码: from skimage.metrics import structural_similarity as ssim import cv2 def compare_images(imageA, imageB): # 将图像转换为灰度 grayA = cv2.cvtColor(imageA...
在Python中,我们可以通过scikit-image库中的compare_ssim函数来计算图像的SSIM。以下是安装scikit-image库的命令: pipinstallscikit-image 1. 使用SSIM的代码示例 下面将展示如何使用SSIM来评估两幅图像的相似性。首先,我们需要导入所需的模块,并读取两幅图像。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromskimageimpor...
步骤4:计算SSIM 现在,我们可以使用compare_ssim函数来计算两幅图像的SSIM。这里我们也会打印出计算结果。 # 计算SSIMssim_index,diff=ssim(imageA,imageB,full=True)print("SSIM指数:",ssim_index) 1. 2. 3. 步骤5:显示结果 为了更好地分析结果,我们可以显示原始图像和SSIM差异图。 # 显示图像fig,ax=plt.s...
在Python中计算两张图像的SSIM(结构相似性指数)可以使用scikit-image库中的compare_ssim函数。下面是一个详细的步骤指南,包括代码示例: 1. 导入必要的Python库 首先,我们需要导入numpy库来处理数组,以及skimage.metrics模块中的compare_ssim函数来计算SSIM。 python import numpy as np from skimage.metrics import compa...
SSIM的取值范围为[-1,1],其中1表示两个图像完全相似,-1表示两个图像完全不相似。 在Python中,我们可以使用第三方库scikit-image来计算SSIM指标。首先,我们需要安装scikit-image库,并导入相关的模块: ```python pip install scikit-image from skimage.measure import compare_ssim from skimage import io ``` 接...
pip install imagehash from imagehash import phash def image_similar_compare(img1, img2): #以phash为栗子,其余hash方法也可以直接引用的 hash1 = phash(Image.open(img1)) hash2 = phash(Image.open(img2)) # 计算汉明距离 return 1 - (hash1 - hash2) / len(hash1.hash) ** 2 ...
grayB = cv2.cvtColor(imageB, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 方法一 (grayScore, diff) = compare_ssim(grayA, grayB, full=True) diff = (diff * 255).astype("uint8") print("gray SSIM: {}".format(grayScore)) # 方法二 (score0, diffB) = compare_ssim(B1, B2, full=True) ...
imageCompare方法为实际对比逻辑,阈值范围为0~1,越接近1表示图片相似度越高。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from airtest.aircv.cal_confidenceimport*defmakeFolderResult(imgPath,logName):logFloder=os.path.join(imgPath,f'图片对比结果')os.mkdir(logFloder)logPath=os.path.join(imgPa...
四、计算SSIM 使用scikit-image库中的compare_ssim函数来计算两张图片的SSIM: from skimage.metrics import structural_similarity as compare_ssim (score, diff) = compare_ssim(gray_image1, gray_image2, full=True) 五、解释SSIM得分 SSIM得分范围在-1到1之间,1表示两张图片完全相同,-1表示两张图片完全不同...