文章目录
- 1. 计算LPIPS
- 1.0.说明
- 1.1. 代码
- 2. 计算SSIM
- 2.0 说明
- 2.1 代码
1. 计算LPIPS
1.0.说明
LPIPS：学习感知图像块相似度(Learned Perceptual Image Patch Similarity, LPIPS)也称为“感知损失”(perceptual loss)，用于度量两张图像之间的差别。来源于CVPR2018《The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric》
1.1. 代码
要计算两张图片之间的LPIPS（Learned Perceptual Image Patch Similarity）距离，可以使用已经训练好的LPIPS模型来进行计算。以下是一个示例代码，演示了如何使用PyTorch和LPIPS模型计算两张图片的LPIPS距离：
import torch
import lpips
from PIL import Image
# 假设您已经有了要计算LPIPS距离的两张图片 image1 和 image2
# 加载图像文件
image1 = Image.open("image1.jpg")
image2 = Image.open("image2.jpg")
# 加载预训练的LPIPS模型
lpips_model = lpips.LPIPS(net="alex")
# 将图像转换为PyTorch的Tensor格式
image1_tensor = torch.tensor(np.array(image1)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float() / 255.0
image2_tensor = torch.tensor(np.array(image2)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float() / 255.0
# 使用LPIPS模型计算距离
distance = lpips_model(image1_tensor, image2_tensor)
print("LPIPS distance:", distance.item())
在上述代码中，您需要将要计算LPIPS距离的两张图片存储在变量image1和image2中（可以使用PIL库的Image.open()函数加载图像文件）。
然后，我们加载了预训练的LPIPS模型，这里使用了alex网络。您可以根据需要选择其他可用的网络，如vgg或squeeze。
接下来，我们将图像转换为PyTorch的Tensor格式，并进行归一化处理，将像素值范围从[0, 255]归一化到[0, 1]。注意，这里的图像顺序是通道在前，即形状为[C, H, W]。
最后，我们使用LPIPS模型对两张图像的Tensor进行计算，得到LPIPS距离。距离的值通过distance.item()获取。
请确保安装了PyTorch和lpips库。您可以使用以下命令安装lpips库：
pip install lpips
2. 计算SSIM
2.0 说明
结构相似性指数（SSIM，Structural Similarity Index）
2.1 代码
安装
pip install scikit-image
import cv2
from skimage import metrics
# Assume you have two image files: image1.jpg and image2.jpg
# Load the images
image1 = cv2.imread("image1.jpg")
image2 = cv2.imread("image2.jpg")
# Convert images to grayscale
gray_image1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_image2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Compute SSIM
ssim_score = metrics.structural_similarity(gray_image1, gray_image2)
print("SSIM score:", ssim_score)
使用cv2.imread()函数加载图像文件，并将其分别存储在变量image1和image2中。
然后，将图像转换为灰度图像，以便计算SSIM。使用cv2.cvtColor()函数将图像从BGR色彩空间转换为灰度色彩空间。
最后，使用skimage.measure.compare_ssim()函数计算两张灰度图像之间的SSIM。
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