image1 = cv2.imread(image1_path) image2 = cv2.imread(image2_path) # 灰度化处理 gray_image1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_image2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 计算SSIM指数 score, diff =
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...
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...
def compare_images(imageA, imageB, title): # 分别计算输入图片的MSE和SSIM指标值的大小 m = mse(imageA, imageB) s = ssim(imageA, imageB) # 创建figure fig = plt.figure(title) plt.suptitle("MSE: %.2f, SSIM: %.2f" % (m, s)) # plt.suptitle("MSE: %.2f, SSIM: %.2f" % (m...
方法二:结构相似性(SSIM) SSIM通过比较图像的亮度、对比度和结构信息来评估两张图片的相似度,可以识别细微差异。 python import cv2 import numpy as np from skimage.metrics import structural_similarity as compare_ssim # 加载图像并转换为灰度图 image1 = cv2.imread('image1.png') image2 = cv2.imread('...
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 ...
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...
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) ...
noisy_image) ssim = compare_ssim(selected_channel, noisy_image) print("MSE:", mse) print("PSN...
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, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ...