在python中计算ssim的方法（与Matlab结果一致）

在在python中计算中计算ssim的方法（与的方法（与Matlab结果一致）结果一致）

主要介绍了在python中计算ssim的方法（与Matlab结果一致）,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有

一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

如下代码可以计算输入的两张图像的结构相似度（SSIM），结果与matlab计算结果一致

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import cv2

import numpy as np

def ssim(img1, img2):

mu1 = cv2.filter2D(img1, -1, window)[5:-5, 5:-5] # valid

mu2 = cv2.filter2D(img2, -1, window)[5:-5, 5:-5]

mu1_sq = mu1**2

mu2_sq = mu2**2

mu1_mu2 = mu1 * mu2

sigma1_sq = cv2.filter2D(img1**2, -1, window)[5:-5, 5:-5] - mu1_sq

sigma2_sq = cv2.filter2D(img2**2, -1, window)[5:-5, 5:-5] - mu2_sq

sigma12 = cv2.filter2D(img1 * img2, -1, window)[5:-5, 5:-5] - mu1_mu2

ssim_map = ((2 * mu1_mu2 + C1) * (2 * sigma12 + C2)) / ((mu1_sq + mu2_sq + C1) *

(sigma1_sq + sigma2_sq + C2))

if not img1.shape == img2.shape:

raise ValueError('Input images must have the same dimensions.')

if img1.ndim == 2:

return ssim(img1, img2)

elif img1.ndim == 3:

if img1.shape[2] == 3:

ssims = []

for i in range(3):

ssims.append(ssim(img1, img2))

return np.array(ssims).mean()

ss = calculate_ssim(img1, img2)

print(ss)

总结总结

以上所述是小编给大家介绍的在python中计算ssim的方法（与Matlab结果一致），希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑

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