python ssim代码

输入图片的数据类型是np.uint8。其中ssim()函数是计算单通道的两幅图片的ssim值。

import cv2
import numpy as npdef ssim(img1, img2):C1 = (0.01 * 255) ** 2C2 = (0.03 * 255) ** 2img1 = 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]  # validmu2 = cv2.filter2D(img2, -1, window)[5:-5, 5:-5]mu1_sq = mu1 ** 2mu2_sq = mu2 ** 2mu1_mu2 = mu1 * mu2sigma1_sq = cv2.filter2D(img1 ** 2, -1, window)[5:-5, 5:-5] - mu1_sqsigma2_sq = cv2.filter2D(img2 ** 2, -1, window)[5:-5, 5:-5] - mu2_sqsigma12 = cv2.filter2D(img1 * img2, -1, window)[5:-5, 5:-5] - mu1_mu2ssim_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 SSIMthe same outputs as MATLAB'simg1, 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("1.png", 0)
img2 = cv2.imread("2.jpg", 0)img1 = np.array(img1)
img2 = np.array(img2)ss = calculate_ssim(img2, img1)
print(ss)

直接调用skimage中的函数

from skimage.measure import compare_ssim
print(compare_ssim(img1, img2,data_range=255,multichannel=True))

from skimage.measure import compare_ssim,compare_psnr
psnr = compare_psnr(img1, img2, 255)

输入图片的格式是tensor时，ssim的计算代码：暂时不会

补充。可以直接图片PIL格式进行计算

def ssim(img1, img2):C1 = (0.01 * 255) ** 2C2 = (0.03 * 255) ** 2img1 = 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]  # validmu2 = cv2.filter2D(img2, -1, window)[5:-5, 5:-5]mu1_sq = mu1 ** 2mu2_sq = mu2 ** 2mu1_mu2 = mu1 * mu2sigma1_sq = cv2.filter2D(img1 ** 2, -1, window)[5:-5, 5:-5] - mu1_sqsigma2_sq = cv2.filter2D(img2 ** 2, -1, window)[5:-5, 5:-5] - mu2_sqsigma12 = cv2.filter2D(img1 * img2, -1, window)[5:-5, 5:-5] - mu1_mu2ssim_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 SSIMthe same outputs as MATLAB'simg1, img2: [0, 255]'''img1=np.array(img1)img2=np.array(img2)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.')if __name__ == "__main__":img1=Image.open('./fig/baby_bicubic_x2.png')img2=Image.open('./fig/baby_hr_x2.png')print(calculate_ssim(img1,img2))

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