python 图像拼接评价函数代码
时间: 2023-08-29 14:13:23 浏览: 41
以下是一个简单的 Python 图像拼接评价函数代码示例:
```python
import numpy as np
import cv2
def evaluate_stitching(image1, image2, homography):
"""
评价两张图片的拼接效果
:param image1: 第一张图片
:param image2: 第二张图片
:param homography: 两张图片之间的单应矩阵
:return: 拼接评分
"""
# 将第二张图片投影到第一张图片上
projected_image2 = cv2.warpPerspective(image2, homography, (image1.shape[1], image1.shape[0]))
# 计算两张图片的平均差异
diff = cv2.absdiff(image1, projected_image2)
mean_diff = np.mean(diff)
# 返回评分,评分越低表示拼接效果越好
return mean_diff
```
该函数首先将第二张图片投影到第一张图片上,然后计算两张图片的平均差异。差异越小,表示拼接效果越好。该函数返回的评分越低,表示拼接效果越好。
相关问题
python 图像拼接融合质量评价代码
以下是一个基于均方误差(MSE)和结构相似性指数(SSIM)的图像拼接融合质量评价代码示例:
```python
import cv2
from skimage.measure import compare_ssim
import numpy as np
def image_mse(image1, image2):
err = np.sum((image1.astype("float") - image2.astype("float")) ** 2)
err /= float(image1.shape[0] * image1.shape[1])
return err
def image_ssim(image1, image2):
return compare_ssim(image1, image2, multichannel=True)
def evaluate_image_quality(image1, image2):
mse = image_mse(image1, image2)
ssim = image_ssim(image1, image2)
return (mse, ssim)
# 读取原始图像和拼接后的图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')
merged_img = cv2.imread('merged_image.jpg')
# 计算两张原始图像的评价指标
mse1, ssim1 = evaluate_image_quality(img1, img2)
# 计算拼接后的图像与原始图像的评价指标
mse2, ssim2 = evaluate_image_quality(merged_img, img1)
# 打印评价指标
print('原始图像1和原始图像2的MSE值和SSIM值分别为:', mse1, ssim1)
print('原始图像1和拼接后的图像的MSE值和SSIM值分别为:', mse2, ssim2)
```
这里使用了 OpenCV 库和 scikit-image 库分别实现了计算MSE和SSIM的函数,然后对原始图像和拼接后的图像进行评价并输出评价指标。需要注意的是,MSE值越小,SSIM值越大,说明图像质量越高。
python客观评价图像拼接融合质量代码
以下是一个基于OpenCV的图像拼接融合质量评价的Python代码,它使用结构相似性指数(SSIM)和均方误差(MSE)进行评价:
```python
import cv2
import numpy as np
def evaluate_image_stitching(image1, image2, stitched_image):
# Convert images to grayscale
gray_image1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_image2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_stitched_image = cv2.cvtColor(stitched_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Calculate SSIM values
(ssim1, _) = cv2.compare_SSIM(gray_image1, gray_stitched_image, full=True)
(ssim2, _) = cv2.compare_SSIM(gray_image2, gray_stitched_image, full=True)
# Calculate MSE values
mse1 = ((gray_image1 - gray_stitched_image) ** 2).mean()
mse2 = ((gray_image2 - gray_stitched_image) ** 2).mean()
# Combine SSIM and MSE values to get final score
score = (ssim1 + ssim2) / 2 - (mse1 + mse2) / 2
return score
```
这个函数接受三个参数,分别是待拼接的两张图片和拼接后的图片。函数会将这三张图片转换为灰度图像,并计算它们之间的SSIM和MSE值。最后,函数将SSIM和MSE值结合起来,计算出一个综合得分,用于评估拼接结果的质量。这个得分越高,说明拼接结果越好。