python structural_similarity 在Python中,`structural_similarity`函数是`skimage.metrics`模块中的一个函数,用于计算两个图像的结构相似度。该函数接受三个参数: 1. `img1`:第一个图像,可以是灰度图像或彩色图像。 2. `img2`:第二个图像,与`img1`具有相同的形状和类型。 3. `multi
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_path, img2_path): img1 = cv2.imread(img1_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread(img2_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) ...
二、结构相似性(SSIM) 结构相似性(Structural Similarity Index, SSIM)是一种更复杂的图像相似性度量方法。它考虑了图像的亮度、对比度和结构信息,从而能够更准确地评估图像的相似性。 from skimage.metrics import structural_similarity as ssim import cv2 def calculate_ssim(imageA, imageB): # 将图像转换为灰度...
在Python中，计算结构相似性（SSIM）可以利用skimage库中的structural_similarity函数。为了实现图像间SSIM的计算，首先导入cv2和skimage.measure库。定义一个名为match的函数，传入两个图像文件路径作为参数。通过cv2.imread读取图像，获取图像的高度和宽度，然后通过cv2.resize调整第二个图像的大小以匹配第一个...
import pywt import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np from skimage.metrics import structural_similarity as compare_ssim Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) def PSNR(im1_path, im2_path): imageA = cv2.imread(im1_path) imageB = ...
import cv2 import numpy as np from skimage.metrics import structural_similarity as ssim def load_and_check_images(image_path1, image_path2): img1 = cv2.imread(image_path1) img2 = cv2.imread(image_path2) if img1 is None or img2 is None: raise ValueError("无法加载图像,请检查路径。"...
3. **计算 SSIM**:使用 `skimage.metrics.structural_similarity` 函数计算 SSIM 值。参数 `full=True` 会返回一个包含差异图的元组。 4. **打印结果**:输出计算的 SSIM 值。 5. **可视化差异图**:使用 Matplotlib 显示差异图和第二张图像(可选步骤,用于查看图像之间的差异)。 ### 注意事项 - 图像...
# Based on: https://github.com/mostafaGwely/Structural-Similarity-Index-SSIM- # 1. Import the necessary packages from skimage.measure import compare_ssim import argparse import imutils import cv2 # 2. Construct the argument parse and parse the arguments ...
一、openCV和skimage简介 二、环境准备 1.安装opencv-python 三、代码实现 1.导入图像处理库 2.读取图片 3.调整对比的两张图片尺寸一样 4.图片转灰度图 5.使用structural_similarity对比获取图像相似度和不同 6.圈出不同并标记序号 四、效果图 一、openCV和skimage简介 ...
1、简介 SSIM:值越接近1,图像越相似 PSNR:PSNR越大说明失真越少,生成图像的质量越好 MSE:MSE值越小,图像越相似 2、代码示例 测试图片点击进行下载:Image #-*- coding:UTF-8 -*-fromskimage.metricsimportstructural_similarity as SSIMfromskimage.metricsimportpeak_signal_noise_ratio as PSNRfromskimage.metrics...