python用于计算ssim的库

Python中有很多用于计算图像相似度的库，其中包括计算SSIM的库。比较常用的是scikit-image库和opencv-python库。

1. scikit-image库

使用scikit-image库计算SSIM可以使用`structural_similarity`函数。代码如下：

from skimage import io
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim

# 读取图片
img1 = io.imread('img1.png')
img2 = io.imread('img2.png')

# 计算SSIM
ssim_value = ssim(img1, img2, multichannel=True)

print('SSIM:', ssim_value)

其中，`img1.png`和`img2.png`为两张待比较的图片路径，`multichannel=True`表示比较的是彩色图片。

2. opencv-python库

使用opencv-python库计算SSIM需要利用`cv2`模块中的`cv2.SSIM()`函数。代码如下：

import cv2

# 读取图片
img1 = cv2.imread('img1.png')
img2 = cv2.imread('img2.png')

# 计算SSIM
ssim_value = cv2.SSIM(img1, img2)

print('SSIM:', ssim_value)

同样，`img1.png`和`img2.png`为两张待比较的图片路径。需要注意的是，opencv-python库中的`cv2.SSIM()`函数计算的是灰度图像的SSIM，如果要比较彩色图像，需要将其转换为灰度图像后再进行比较。