用structural-similarity函数计算结构相似度

结构相似度（Structural Similarity）是一种用来评估两张图像相似度的方法，它可以比较准确地衡量两张图像在结构上的相似度。在Python中，可以使用scikit-image库中的structural_similarity函数来计算结构相似度。

下面是使用structural_similarity函数计算两张图像的结构相似度的示例代码：

from skimage import io
from skimage.measure import compare_ssim

# 加载两张图像
image1 = io.imread('image1.png')
image2 = io.imread('image2.png')

# 计算结构相似度
ssim = compare_ssim(image1, image2, multichannel=True)

print('结构相似度为：', ssim)

在这个示例代码中，我们使用了scikit-image库中的io模块来加载两张图像，然后使用了compare_ssim函数来计算它们的结构相似度。注意，这里的multichannel参数设置为True，表示对于彩色图像，将其视为多通道图像进行处理。

输出结果将显示两张图像的结构相似度，数值在0到1之间，数值越大表示两张图像的结构相似度越高。