怎么计算img1和img2的MS-SSIM

可以使用 `skimage.metrics.structural_similarity` 函数计算两个图像的 MS-SSIM 值。以下是一个计算两个图像 `img1` 和 `img2` 的 MS-SSIM 值的示例代码：

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

# 将图像数据归一化到 [0, 1] 范围内
img1_norm = img1.astype('float32') / 255.0
img2_norm = img2.astype('float32') / 255.0

# 计算 MS-SSIM
data_range = img1_norm.max() - img1_norm.min()
ms_ssim_value = ssim(img1_norm, img2_norm, multichannel=True, data_range=data_range)

print("MS-SSIM: {:.4f}".format(ms_ssim_value))

这里假设 `img1` 和 `img2` 是两个 NumPy 数组，表示两个图像的像素值。首先将这两个数组的数值归一化到 [0, 1] 范围内，然后使用 `ssim` 函数计算两个图像的 MS-SSIM 值。注意，这里需要指定 `multichannel=True` 参数，因为输入的图像是多通道图像。同时，也需要指定 `data_range` 参数，以确保正确计算 MS-SSIM 值。最后输出 MS-SSIM 值即可。