图像结构对比Python代码

以下是使用Python进行图像结构对比的代码示例：

import cv2

# 读取两个图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 将两个图像转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算两个图像的结构相似度
(score, diff) = compare_ssim(gray1, gray2, full=True)
diff = (diff * 255).astype("uint8")

# 显示结果
print("Structural Similarity Index: {}".format(score))
cv2.imshow("Difference Image", diff)
cv2.waitKey(0)

上述代码中使用了OpenCV库中的compare_ssim函数计算了两个图像的结构相似度，并将结果打印出来并显示了两个图像的结构差异图像。

相关问题

结构相似度python代码

结构相似度（Structural Similarity Index, SSIM）是一种用于评估两张图像相似度的指标，它考虑了图像的亮度、对比度和结构等因素。在Python中，可以使用scikit-image库中的measure模块计算图像的SSIM值。以下是一个示例代码，演示如何使用scikit-image计算两张图像的SSIM值：

from skimage import measure
from skimage import io
import numpy as np

# 读取两张图像
img1 = io.imread('image1.jpg')
img2 = io.imread('image2.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
img1 = np.mean(img1, axis=2, dtype=np.float32)
img2 = np.mean(img2, axis=2, dtype=np.float32)

# 计算SSIM值
ssim = measure.compare_ssim(img1, img2)

print('SSIM值为：', ssim)

在上面的示例代码中，首先使用io.imread函数读取两张图像，然后使用np.mean函数将图像转换为灰度图像。最后，使用measure.compare_ssim函数计算两张图像的SSIM值，并将结果打印输出。

Python 图像对比

在 Python 中，可以使用 OpenCV 和 scikit-image 库来实现图像对比功能。这里以 OpenCV 为例介绍一下如何进行图像对比。

首先，需要安装 OpenCV：

pip install opencv-python

接下来，可以使用 `cv2.absdiff()` 函数计算两幅图像的差异，并使用 `cv2.threshold()` 函数将差异图像二值化：

import cv2

img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

diff = cv2.absdiff(img1, img2)
gray = cv2.cvtColor(diff, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imshow('diff', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码将读取两幅图像 `image1.jpg` 和 `image2.jpg`，并计算它们的差异。然后将差异图像转换为灰度图像，并进行二值化处理。最后将结果展示出来。

另外，还可以使用 `skimage.measure.compare_ssim()` 函数计算两幅图像的结构相似性指标（SSIM）：

from skimage.measure import compare_ssim

img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

score, diff = compare_ssim(gray1, gray2, full=True)

print("SSIM: {}".format(score))

上述代码将读取两幅图像 `image1.jpg` 和 `image2.jpg`，并计算它们的结构相似性指标（SSIM）。最后将结果打印出来。