python求取SSIM

SSIM（结构相似性指数）是一种用于测量两幅图像之间相似程度的指标。在Python中，我们可以使用第三方库skimage来计算SSIM。具体的调用方式如下所示：

from skimage.metrics import structural_similarity as ssim
from PIL import Image
import numpy as np

img1 = np.array(Image.open('original.jpg'))
img2 = np.array(Image.open('compress.jpg'))

print(ssim(img1, img2, multichannel=True))

在这段代码中，我们首先使用PIL库打开并读取了两幅图像，然后通过numpy库将图像转换为NumPy数组。接下来，我们调用`ssim`函数来计算两幅图像之间的SSIM值，其中`multichannel=True`表示输入为多通道（彩色）图像。最后，我们打印出计算得到的SSIM值。

请注意，为了运行上述代码，你需要安装skimage和PIL库。

相关问题

SSIM评价指标介绍

### SSIM评价指标概念

Structural Similarity Index Measure (SSIM) 是一种用于衡量两幅图像之间相似性的方法，尤其适用于比较原始图像与其经处理后的版本之间的差异。该指标由王周、Bovik等人于2004年提出[^3]。

SSIM的设计理念基于人类视觉系统的特性，即人眼对于图像质量的感受不仅取决于像素级别的误差，更重要的是图像中的结构信息——如亮度、对比度以及纹理等特征的一致性。因此，相比于传统的均方根误差(MSE)或峰值信噪比(PSNR)[^1]，SSIM能够更贴近人的主观感受来评估图像的质量变化。

具体来说，SSIM通过三个方面的测量来进行综合评分：

- **Luminance comparison（亮度比较）**: 衡量两张图片整体明暗程度上的接近度；
- **Contrast comparison（对比度比较）**: 测量两者间局部区域灰阶分布范围的匹配情况；
- **Structure comparison（结构比较）**: 考察图像内部模式的一致性，比如边缘方向性和形状轮廓等重要细节。

最终得到的结果是一个介于[-1, 1]区间内的数值，其中1表示完全相同；而负数则意味着存在一定程度上的反相关系。

from skimage.metrics import structural_similarity as ssim
import numpy as np
import cv2

def calculate_ssim(imageA, imageB):
    grayA = cv2.cvtColor(imageA, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    grayB = cv2.cvtColor(imageB, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    score, _ = ssim(grayA, grayB, full=True)
    
    return score


image_original = cv2.imread('original_image.png')
image_compressed = cv2.imread('compressed_image.png')

ssim_score = calculate_ssim(image_original, image_compressed)
print(f'SSIM Score: {ssim_score}')

此代码片段展示了如何利用Python库`skimage`中的函数快速计算给定一对彩色图像间的SSIM得分。注意，在实际操作中通常会对整个图像划分为多个子窗口分别计算后再取平均值以提高准确性[^5]。

MSSIM python

MS-SSIM（Multi-Scale Structural Similarity Index）是一种用于衡量图像相似性的指标，它在计算图像相似性时考虑了多个尺度的信息。与传统的结构相似性指标（SSIM）相比，MS-SSIM首先将图像分解成多个尺度，然后在每个尺度上计算结构相似性指标，最后取平均值作为最终的相似性评估。

下面是一个用Python计算MS-SSIM的示例代码：

import numpy as np
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim

def ms_ssim(img1, img2):
    score, _ = ssim(img1, img2, multichannel=True, full=True)
    return score

if __name__ == "__main__":
    img1 = # 读取第一幅图像
    img2 = # 读取第二幅图像
    similarity = ms_ssim(img1, img2)
    print("The MS-SSIM score is: ", similarity)

以上代码使用了scikit-image库中的structural_similarity函数来计算MS-SSIM。你只需将img1和img2替换为你要比较的两幅图像，即可得到它们之间的MS-SSIM相似性评分。