python 计算ssim

def gaussian(window_size, sigma):gauss = torch.Tensor([exp(-(x - window_size // 2) ** 2 / float(2 * sigma ** 2)) for x in range(window_size)])return gauss / gauss.sum()

def create_window(window_size, channel):_1D_window = gaussian(window_size, 1.5).unsqueeze(1)_2D_window = _1D_window.mm(_1D_window.t()).float().unsqueeze(0).unsqueeze(0)window = Variable(_2D_window.expand(channel, 1, window_size, window_size).contiguous())return window

def _ssim(img1, img2, window, window_size, channel, size_average=True):mu1 = F.conv2d(img1, window, padding=window_size // 2, groups=channel)mu2 = F.conv2d(img2, window, padding=window_size // 2, groups=channel)mu1_sq = mu1.pow(2)mu2_sq = mu2.pow(2)mu1_mu2 = mu1 * mu2sigma1_sq = F.conv2d(img1 * img1, window, padding=window_size // 2, groups=channel) - mu1_sqsigma2_sq = F.conv2d(img2 * img2, window, padding=window_size // 2, groups=channel) - mu2_sqsigma12 = F.conv2d(img1 * img2, window, padding=window_size // 2, groups=channel) - mu1_mu2C1 = 0.01 ** 2C2 = 0.03 ** 2ssim_map = ((2 * mu1_mu2 + C1) * (2 * sigma12 + C2)) / ((mu1_sq + mu2_sq + C1) * (sigma1_sq + sigma2_sq + C2))if size_average:return ssim_map.mean()else:return ssim_map.mean(1).mean(1).mean(1)

def ssim(img1, img2, window_size=11, size_average=True):(_, channel, _, _) = img1.size()window = create_window(window_size, channel)if img1.is_cuda:window = window.cuda(img1.get_device())window = window.type_as(img1)return _ssim(img1.mean(dim=0, keepdims=True), img2.mean(dim=0, keepdims=True), window, window_size, channel, size_average)

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