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使用SSIM比较图片相似度

算法 迷途小书童 2年前 (2021-12-18) 2002次浏览 0个评论

环境

  • windows 10 64 bit
  • scikit-image 0.17.2

简介

Structural Similarity Index Measurement 简称 SSIM,它是一种衡量两幅图像结构相似度的指标,值区间是 0~1,值越大说明图片越接近。

实践

scikit-image 库中提供了完整的功能实现,我们安装下就可以直接调用

pip install scikit-image

这里准备2张测试图片,要求尺寸一致

ssim

ssim

下面是完整的代码

import cv2
from skimage.metrics import structural_similarity

image1 = cv2.imread('1.png')
# 将图像转换为灰度图
image1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

image2 = cv2.imread('2.png')
image2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

sim = structural_similarity(image1, image2)

print(sim)

执行脚本后得到

(pytorch1.7) PS C:\Users\xgx\Desktop> python.exe .\ssim_test.py
0.5025806423291607

参考资料

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