图像质量评估：使用 SSIM 计算图像相似性

在图像处理领域，衡量两幅图像之间相似性的一种常见方法是使用结构相似性指数（SSIM）。SSIM 是一种全参考的图像质量评估指标，它不仅考虑了图像的亮度、对比度，还考虑了结构信息。在本文中，我们将介绍一个使用 Python 和 OpenCV 实现的 SSIM 计算脚本，并使用该脚本评估两幅图像的相似性。

SSIM公式

以下是计算 SSIM 的 Python 脚本，其中使用了 OpenCV 和 NumPy 库。该脚本定义了两个函数：ssim 和 calculate_ssim。前者计算两个图像的 SSIM，后者根据输入图像的维度自动选择调用 SSIM 计算方法。

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("XXX.png", 0)
img2 = cv2.imread("XXX.png", 0)
ss = calculate_ssim(img1, img2)
print(ss)

以上是一个简单的框架，你可以根据实际情况对内容进行调整和扩展。