在python中计算ssim的方法(与Matlab结果一致)

yipeiwu_com5年前Python基础

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

// An highlighted block
import cv2
import numpy as np
def ssim(img1, img2):
  C1 = (0.01 * 255)**2
  C2 = (0.03 * 255)**2
  img1 = img1.astype(np.float64)
  img2 = img2.astype(np.float64)
  kernel = cv2.getGaussianKernel(11, 1.5)
  window = np.outer(kernel, kernel.transpose())
  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))
  return ssim_map.mean()
def calculate_ssim(img1, img2):
  '''calculate SSIM
  the same outputs as MATLAB's
  img1, img2: [0, 255]
  '''
  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()
    elif img1.shape[2] == 1:
      return ssim(np.squeeze(img1), np.squeeze(img2))
  else:
    raise ValueError('Wrong input image dimensions.')

img1 = cv2.imread("Test2_HR.bmp", 0)
img2 = cv2.imread("Test2_LR2.bmp", 0)
ss = calculate_ssim(img1, img2)
print(ss)

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,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对【听图阁-专注于Python设计】网站的支持!
如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!

相关文章

python脚本之一键移动自定格式文件方法实例

python脚本之一键移动自定格式文件方法实例

前言 尝试用python语言写脚本是好的开始,证明我们有了自动化的思想,这对优秀的程序开发人员是很重要的,电子计算机本来就是要减少重复工作的。 首先我们要用到python自带的一些包,p...

Python turtle库绘制菱形的3种方式小结

Python turtle库绘制菱形的3种方式小结

绘制一个菱形四边形,边长为 200 像素。方法1和2绘制了内角为60和120度的菱形,方法3绘制了内角为90度的菱形。 方法1‪‬‪‬&#...

Python跑循环时内存泄露的解决方法

Python跑循环时内存泄露的解决方法

Python跑循环时内存泄露 今天在用Tensorflow跑回归做测试时,仅仅需要循环四千多次 (补充说一句,我在个人PC上跑的)。运行以后,我就吃饭去了。等我回来后,Console窗口...

numpy linalg模块的具体使用方法

最近在看机器学习的 LogisticRegressor,BayesianLogisticRegressor算法,里面得到一阶导数矩阵g和二阶导数Hessian矩阵H的时候,用到...

python3 dict ndarray 存成json,并保留原数据精度的实例

如下所示: import numpy as np import codecs, json a = np.arange(10).reshape(2,5) # a 2 by 5 a...