SSIM评价指标 python指标

SSIM（结构相似性指标）是一种用于评估两幅图像相似度的指标，它考虑了亮度、对比度和结构三个方面的差异。在Python中，你可以使用OpenCV库来计算SSIM指标。以下是一个简单的示例代码：

import cv2

def calculate_ssim(image1, image2):
    # 读取图像
    img1 = cv2.imread(image1)
    img2 = cv2.imread(image2)

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

    # 计算SSIM指标
    ssim_score = cv2.SSIM(gray1, gray2)

    return ssim_score

# 调用函数计算SSIM指标
image1_path = 'image1.jpg'
image2_path = 'image2.jpg'
ssim_score = calculate_ssim(image1_path, image2_path)

print("SSIM score:", ssim_score)

在上述代码中，我们首先读取了两个图像并将它们转换为灰度图像。然后，我们使用`cv2.SSIM()`函数计算了两个灰度图像之间的SSIM指标，并将结果打印出来。请确保你已经安装了OpenCV库，可以通过`pip install opencv-python`命令来安装。