计算SSIM:使用compare_ssim函数计算两幅图像之间的SSIM值。 显示结果:使用cv2.imshow()函数显示原始图像和差异图像。 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.imrea
计算SSIM指数:使用scikit-image库的compare_ssim()函数计算SSIM指数。 import cv2 from skimage.metrics import structural_similarity as compare_ssim def ssim_comparison(image1_path, image2_path): # 读取图像 image1 = cv2.imread(image1_path) image2 = cv2.imread(image2_path) # 灰度化处理 gray_image...
在Python中计算SSIM(结构相似性指数)通常使用scikit-image库中的compare_ssim函数。下面是一个详细的步骤说明,包括必要的代码片段,用于计算两张图片之间的SSIM值。 1. 导入计算SSIM所需的库 首先,我们需要导入必要的库,包括用于图像处理的imageio(或PIL等)和scikit-image中的compare_ssim函数。 python import imageio...
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.subplots(1,3,fig...
问题原因 : scikit-image 版本过高导致 解决办法: 重装,安装低版本 pip uninstall scikit-image pip install scikit-image==0.15.0 -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 标签: py 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 HappyCoder_1 粉丝- 10 关注- 5 +加关注 0 0 升级成为会员 « ...
在你的Python脚本中,需要导入必要的库。首先,你需要导入imread和compare_ssim,后者被用来计算SSIM。 fromskimageimportiofromskimage.metricsimportstructural_similarityascompare_ssim 1. 2. 这里导入了读取图像的io模块和计算SSIM的compare_ssim函数。 步骤3:读取图像 ...
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...
photo.save(ssim_photo, format="JPEG", quality=quality, progressive=True) ssim_score = compare_ssim(photo, PIL.Image.open(ssim_photo)) return ssim_score def _ssim_iteration_count(lo, hi): """Return the depth of the binary search tree for this range""" if lo >= hi: return 0 else:...
然后,我们可以使用以下代码来计算PSNR和SSIM: python importnumpyasnp importcv2 fromscipy.signalimportcorrelate fromscipy.ndimage.filtersimportgaussian_filter fromscipy.ndimageimportuniform_filter fromskimage.measureimportcompare_ssimasssim_skimage defpsnr(img1, img2): mse = np.mean((img1 - img2) **2)...
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。可以根据需要设置一个阈值来判断两张图片是否相同: ...