structural_similarity的用法，并给出对应的python代码

`structural_similarity`通常是指结构相似度算法，它用于比较两个图像或视频序列的结构特征，以评估它们之间的相似程度。这个术语常用于图像处理和计算机视觉领域，例如在内容识别、风格迁移或者图像检索等场景。

Python中有一个名为`imutils`的库，其中包含了一个叫做` StructuralSimilarityIndexMap`的方法，该方法基于SSIM（Structural Similarity Index Measure）算法计算两幅图像的结构相似度。这是一个简单的例子：

from imutils import compare_images
import cv2

# 加载两幅图像
image1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
image2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算并打印结构相似度分数
(score, similarity) = compare_images(image1, image2, method=' structural_similarity')

print("Structural Similarity Score: {:.4f}".format(score))

在这个例子中，我们首先读取两个灰度图像，然后使用`compare_images`函数计算它们的结构相似度。`method=' structural_similarity'`指定了我们要使用的相似度计算方法是SSIM。返回的是一个0到1之间的分数，值越接近1表示图片越相似。