通过python实现ssim的方法评价两张图片的相似性

在Python中，我们通常使用`scikit-image`库来计算 Structural Similarity Index (SSIM) 来评价两张图片的相似度。SSIM是一种广泛用于图像质量评估的技术，它结合了亮度、对比度和结构信息。以下是使用`skimage.measure.compare_ssim()`函数的基本步骤：

from skimage import io, measure

# 加载图片
img1 = io.imread('image1.jpg')
img2 = io.imread('image2.jpg')

# 计算SSIM
ssim_value = measure.compare_ssim(img1, img2, multichannel=True)

# SSIM值范围在-1到1之间，越接近1表示两图越像
print("The SSIM value between the two images is:", ssim_value)

这个函数接受两个输入图像，并返回一个0到1之间的浮点数，其中1表示完全匹配，0表示完全不同。如果你需要将结果转换为分数形式，可以将其乘以100。