图像相似性度量。
compimg的Python项目详细描述
补偿
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简介
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图像相似性度量常被用于图像质量评价中 图像恢复与重建算法的评价。它们需要两个图像：
- 测试图像（感兴趣的图像）
- 参考图像（我们比较的图像）
这些指标产生数值。
这种方法被广泛称为 评估图像质量。
compimg包的全部功能是计算图像之间的相似性。
它提供了广泛使用的图像相似性度量（psnr、ssim等）。
评估图像质量。
importnumpyasnpfromcompimg.similarityimportSSIMsome_grayscale_image=np.ones((20,20),dtype=np.uint8)identical_image=np.ones((20,20),dtype=np.uint8)result=SSIM().compare(some_grayscale_image,identical_image)assertresult==1.0
功能
- 计算一幅图像与另一幅图像相似性的常用度量
- 图像被视为
numpy数组，使compimg兼容 使用大多数图像处理软件包 - 只有
scipy（和固有的numpy）作为依赖关系
安装
compimg在pypi上可用。您可以使用pip安装它：pip install compimg
注
请记住，指标并不知道您传递的是哪种图像。 如果metric依赖于强度值，并且您有ycbcr图像，则应该通过 只有到计算程序的第一个通道。
帮助
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