JupyterLab写一个测量压缩前后两张图像的SSIM的代码

好的，以下是使用Python和JupyterLab计算压缩前后两张图像的SSIM的代码：

首先，需要安装以下的Python库：

!pip install scikit-image
!pip install pillow

接下来，可以使用以下代码来计算两张图像的SSIM：

from skimage.measure import compare_ssim
from PIL import Image

# 加载两张图像
img1 = Image.open('image1.jpg').convert('L')
img2 = Image.open('image2.jpg').convert('L')

# 计算SSIM
ssim = compare_ssim(np.array(img1), np.array(img2))

print('SSIM:', ssim)

其中，`image1.jpg`和`image2.jpg`是需要比较的两张图像的路径。请将其替换为你的图像路径。

这段代码将计算两张图像的SSIM，并将结果打印到控制台上。

相关问题

压缩前的彩色图像为0.jpg，压缩后的彩色图像为1.jpg，JupyterLab写一个怎么计算压缩率的代码

首先，我们需要计算压缩前和压缩后的文件大小。可以使用Python的os库来获取文件大小，示例如下：

import os

# 获取压缩前文件大小
original_size = os.path.getsize('0.jpg')
# 获取压缩后文件大小
compressed_size = os.path.getsize('1.jpg')

接着，我们可以使用以下公式计算压缩率：

compression_ratio = (1 - compressed_size / original_size) * 100

最后，我们可以输出压缩率：

print(f"压缩率为：{compression_ratio:.2f}%")

完整代码如下：

import os

# 获取压缩前文件大小
original_size = os.path.getsize('0.jpg')
# 获取压缩后文件大小
compressed_size = os.path.getsize('1.jpg')

# 计算压缩率
compression_ratio = (1 - compressed_size / original_size) * 100

# 输出结果
print(f"压缩率为：{compression_ratio:.2f}%")

注意，这里的压缩率计算方式是以文件大小为基准的，不一定代表图像压缩效果的好坏。如果想要更准确地评估图像压缩效果，可以使用其他指标，比如PSNR、SSIM等。

jupyter notebooks写多通道彩色图像的SSIM代码

以下是一个示例代码，可以计算多通道彩色图像的 SSIM 值：

import numpy as np
import cv2

def ssim(img1, img2):
    # Set constants
    C1 = (0.01 * 255) ** 2
    C2 = (0.03 * 255) ** 2

    # Convert the images to grayscale
    img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Compute mean, variance and covariance
    img1_mean = cv2.mean(img1)[0]
    img2_mean = cv2.mean(img2)[0]
    img1_var = cv2.meanStdDev(img1)[1]**2
    img2_var = cv2.meanStdDev(img2)[1]**2
    img12_covar = np.mean((img1 - img1_mean) * (img2 - img2_mean))

    # Compute SSIM
    numerator = (2 * img1_mean * img2_mean + C1) * (2 * img12_covar + C2)
    denominator = (img1_mean ** 2 + img2_mean ** 2 + C1) * (img1_var + img2_var + C2)
    return numerator / denominator

# Load the images
img1 = cv2.imread('img1.png')
img2 = cv2.imread('img2.png')

# Compute SSIM
ssim_value = ssim(img1, img2)

print('SSIM value:', ssim_value)

你只需要将你的彩色图像读入 `img1` 和 `img2` 变量中，然后调用 `ssim` 函数即可计算它们的 SSIM 值。