图像相似度

方法#1

在本文中，我们将介绍如何使用图像相似性量度库来比较图像。根据库的文档，我们可以使用八种不同的评估指标来计算图像之间的相似度。

幸运的是，所有可怕的数学运算已为我们实现，我们可以立即开始测量图像相似度。我们只需要调用所选评估指标的名称并传递两个图像作为参数即可。例如：

https://embed.notionlytics.com/wt/ZXlKd1lXZGxTV1FpT2lJellqSTBaVEkyTW1SaE5UUTBZbUV3WVROa09HWmlOalV4WXpNellqUTBaaUlzSW5kdmNtdHpjR0ZqWlZSeVlXTnJaWEpKWkNJNklsZHNTR2hsVEZSUFdXeHpaVmRhUW1ZNU1YQmxJbjA9

请注意，默认指标是psnr。

有两种使用此软件包的方法：您可以在终端中执行命令或编写单独的Python脚本。

如果要在两个图像之间进行快速评估，请在终端中运行以下命令：

（可选）添加度量标志以指示要使用的评估指标。

在本文中，我选择了三个评估指标：rmse，psnr和ssim。

首先，让我们了解我们将要构建的程序：

• 我们会将原始图片作为参数传递给我们的程序。
• 该代码将遍历数据集文件夹中的所有图像，并计算每个图像与原始图像之间的相似度值。
• 最后，我们将打印每个评估指标的各个结果。

编程

让我们使用pip或pip3安装库：

接下来，创建一个新的Python脚本文件并粘贴以下代码：

上述代码分析：

• 导入必要的库文件
• 无需每次运行脚本都对图像进行硬编码，而是使用argv [1]函数提供图像名称作为命令行参数。
• 我们使用OpenCV Python包读取图像。我的将在一个单独的文件夹中，称为test。如果需要，请调整代码。