SSIM pytorch版本 ssim python

SSIM---结构相似性算法

• 一.SSIM算法原理
• 二.skimage.metrics包下的SSIM算法

一.SSIM算法原理

SSIM(structural similarity)，结构相似性，是一种衡量两幅图像相似度的指标。SSIM算法主要用于检测两张相同尺寸的图像的相似度、或者检测图像的失真程度。原论文中，SSIM算法主要通过分别比较两个图像的亮度，对比度，结构，然后对这三个要素加权并用乘积表示。

常数𝑪𝟏， 𝑪𝟐， 𝑪𝟑是为了避免当分母为 0 时造成的不稳定问题。

𝝁𝒙为均值， 𝝈𝒙 为方差， 𝝈𝒙𝒚 表示协方差。

二.skimage.metrics包下的SSIM算法

• 函数原型：

def structural_similarity(*, im1, im2,
                         win_size=None, gradient=False, data_range=None,
                         multichannel=False, gaussian_weights=False,
                         full=False, **kwargs)

• 参数：
  ：Ndarray，输入图像
  ：

参数	含义
im1，im2	Ndarray，输入图像
win_size	int or none，optional，滑动窗口的边长，必为奇数，默认值为7， 当gaussian_weights=True时，滑动窗口的大小取决于sigma
gradient	bool, optional，若为True，返回相对于im2的梯度
data_range	float，optional，图像灰度级数，图像灰度的最小值和最大可能值，默认情况----根据图像的数据类型进行估计
multichannel	bool, optional，值为True时将 img.shape[-1] 视为图像通道数，对每个通道单独计算，取平均值作为相似度
gaussian_weights	bool, optional，高斯权重，值为True时，平均值和方差在空间上的权重为归一化高斯核 宽度sigma=1.5
full	bool, optional，值为true时，返回完整的结构相似性图像

• 其他参数：
  use_sample_covariance：若为True，则通过N-1归一化协方差，N是滑动窗口内的像素数
  K1,K2： float, 算法参数，默认值K1=0.01，K2=0.03
  sigma： float，当gaussian_weights=True时，决定滑动窗口大小
• 返回值：
  mssim—平均结构相似度
  grad—结构相似性梯度 (gradient=True)
  S—结构相似性图像(full=True)

下面是通过调用skimage.metrics包下的SSIM算法，结合OpenCV中的阈值分割及轮廓提取算法，找出两幅图像的差异。

import cv2
import imutils
from skimage.metrics import structural_similarity
import time
from skimage import filters, img_as_ubyte
import numpy as np

start = time.time()
# 读入图像，转为灰度图像
src = cv2.imread('C:/Users/Hedgehog/Desktop/right.jpg')
img = cv2.imread('C:/Users/Hedgehog/Desktop/left.jpg')
grayA = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
grayB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算两个灰度图像之间的结构相似度
(score, diff) = structural_similarity(grayA, grayB, win_size=101, full=True)
diff = (diff * 255).astype("uint8")
cv2.namedWindow("diff", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("diff", diff)
print("SSIM:{}".format(score))

# 找到不同的轮廓以致于可以在表示为 '不同'的区域放置矩形
# 全局自适应阈值分割（二值化），返回值有两个，第一个是阈值，第二个是二值图像
dst = cv2.threshold(diff, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
cv2.namedWindow("threshold", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('threshold', dst)
# findContours找轮廓，返回值有两个，第一个是轮廓信息，第二个是轮廓的层次信息（“树”状拓扑结构）
# cv2.RETR_EXTERNAL：只检测最外层轮廓
# cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：压缩水平方向、垂直方向和对角线方向的元素，保留该方向的终点坐标，如矩形的轮廓可用4个角点表示
contours, hierarchy = cv2.findContours(dst.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
print(contours)
newimg = np.zeros(dst.shape, np.uint8)  # 定义一个和图像分割处理后相同大小的黑色图
# drawContours画轮廓，将找到的轮廓信息画出来
cv2.drawContours(newimg, contours, -1, (255, 255, 255), 1)
cv2.namedWindow("contours", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('contours', newimg)
# cnts = cnts[0] if imutils.is_cv3() else cnts[0]    取findContours函数的第一个返回值，即取轮廓信息

# 找到一系列区域，在区域周围放置矩形
for c in contours:
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)  # boundingRect函数：计算轮廓的垂直边界最小矩形，矩形是与图像上下边界平行的
    cv2.rectangle(src, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)  # rectangle函数：使用对角线的两点pt1，pt2画一个矩形轮廓
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)  # 画矩形的图, pt1, pt2,(对角线两点的坐标), 矩形边框的颜色，矩形边框的粗细

end = time.time()
print(end - start)
# 用cv2.imshow 展现最终对比之后的图片
cv2.namedWindow("right", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('right', src)
cv2.namedWindow("left", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('left', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()