在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，圖像相似度判別是一項(xiàng)重要的任務(wù)。除了直方圖之外，還有一種有效的方法是使用結(jié)構(gòu)化相似度判別，其中包括使用compare_ssim函數(shù)進(jìn)行處理。 導(dǎo)入必要的庫(kù)和模塊 首先需要從中導(dǎo)入

在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，圖像相似度判別是一項(xiàng)重要的任務(wù)。除了直方圖之外，還有一種有效的方法是使用結(jié)構(gòu)化相似度判別，其中包括使用compare_ssim函數(shù)進(jìn)行處理。

導(dǎo)入必要的庫(kù)和模塊

首先需要從中導(dǎo)入compare_ssim函數(shù)，并且導(dǎo)入cv2和numpy庫(kù)進(jìn)行圖像處理操作。同時(shí)，還需要導(dǎo)入庫(kù)用于繪制直方圖。

from  import compare_ssim
import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

加載圖像

使用函數(shù)分別加載兩張待判斷相似度的圖像。

image  ("")
pic1  ("")
pic2  ("")

轉(zhuǎn)化為灰度圖像

對(duì)圖像進(jìn)行灰度化操作，注意與直方圖比較相似度的方法不同。

grayImage  (image, _BGR2GRAY)
grayPic1  (pic1, _BGR2GRAY)
grayPic2  (pic2, _BGR2GRAY)

繪制直方圖

通過(guò)繪制直方圖，可以直觀地比較兩個(gè)灰度圖像的分布情況。

(2, 1, 1)
plt.hist(grayImage.ravel(), 256, [0, 256])
(2, 1, 2)
plt.hist(grayPic1.ravel(), 256, [0, 256])
()

使用compare_ssim計(jì)算相似度

使用compare_ssim函數(shù)計(jì)算灰度圖像之間的結(jié)構(gòu)化相似度或者稱為SSIM（圖像質(zhì)量/評(píng)價(jià)）。

similarity, diff  compare_ssim(grayImage, grayPic1, fullTrue)
print(similarity, diff)

輸出結(jié)果

根據(jù)計(jì)算結(jié)果，可以得到相似度值。在本例中，相似度為0.56，與肉眼感覺差不多，說(shuō)明這種結(jié)構(gòu)化判斷方法是有效的。