用python遍历读取images文件夹里的图片和image_enbeded文件夹里的图片,根据序号一一对应,用tensorflow库进行结构相似度计算,并且得出结构相似度平均值
时间: 2023-05-28 11:06:36 浏览: 65
以下是一个可能的实现:
```python
import os
import cv2
import tensorflow as tf
# 获取images文件夹和image_enbeded文件夹中的所有图片路径
image_folder = 'images'
embedded_folder = 'image_enbeded'
image_paths = sorted(os.listdir(image_folder))
embedded_paths = sorted(os.listdir(embedded_folder))
# 初始化结构相似度计算器
ssim = tf.image.ssim
# 初始化累计器和计数器
total_ssim = 0.0
count = 0
# 遍历每一对图片进行结构相似度计算
for i in range(len(image_paths)):
# 读取原始图片和嵌入图片
image_path = os.path.join(image_folder, image_paths[i])
embedded_path = os.path.join(embedded_folder, embedded_paths[i])
img = cv2.imread(image_path)
emb = cv2.imread(embedded_path)
# 调整嵌入图片大小以匹配原始图片
emb = cv2.resize(emb, (img.shape[1], img.shape[0]))
# 计算结构相似度并累加到总和中
ssim_val = ssim(tf.convert_to_tensor(img), tf.convert_to_tensor(emb), max_val=255)
total_ssim += ssim_val.numpy()
count += 1
# 计算平均结构相似度并输出
avg_ssim = total_ssim / count
print('Average SSIM:', avg_ssim)
```
这个程序假设images和image_enbeded文件夹中的图片数量和顺序是一样的,并且使用opencv来读取图片。如果您有任何特殊的要求,可以根据需要进行修改。