python用SSIM指标衡量图像清晰度代码

下面是使用Python计算图像SSIM指标的示例代码：

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

# 读取原始图像和处理后的图像
img1 = cv2.imread('original.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('processed.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算SSIM指标
ssim_value = ssim(img1, img2, data_range=img2.max() - img2.min())

print(f"SSIM指标为: {ssim_value}")

其中，`cv2.imread()`函数用于读取图像，`IMREAD_GRAYSCALE`参数表示以灰度图像的形式读取图像。计算SSIM指标的函数为`skimage.metrics.structural_similarity()`，其中`data_range`参数表示图像像素值范围，对于8位灰度图像，`data_range`等于255。计算出SSIM指标后，就可以用来衡量图像的清晰度了。

相关问题

图像清晰度参数计算 python

图像清晰度参数通常不是通过简单的数学公式直接计算出来的，而是涉及到图像处理和质量评估的复杂过程。在Python中，常用的图像清晰度指标有PSNR（ Peak Signal-to-Noise Ratio，峰值信噪比）、SSIM（Structural Similarity Index，结构相似性指数）和MSE（Mean Squared Error，均方误差）等。

1. PSNR是一种常见的量化图像质量的方法，它基于像素级别的差异计算，数值越高表示图像越清晰。在Python中，可以使用`skimage.measure.compare_psnr()`函数来计算两个图像的PSNR值。

from skimage.measure import compare_psnr

img1 = ... # 第一幅图像
img2 = ... # 第二幅图像
psnr_value = compare_psnr(img1, img2)

2. SSIM更注重整体结构和视觉效果，它会考虑亮度、对比度和结构三个方面的相似性。`skimage.metrics.structural_similarity()`函数可以用来计算SSIM。

from skimage.metrics import structural_similarity as ssim

ssim_value = ssim(img1, img2)

3. MSE衡量的是两个图像像素值之差的平方的平均，值越小表明图像越接近。

mse_value = mean_squared_error(img1, img2)