ML之SSIM:基于输入图片RGB的三维向量利用SSIM(结构相似性度量)算法进行判别
【摘要】 ML之SSIM:基于输入图片RGB的三维向量利用SSIM(结构相似性度量)算法进行判别
目录
输出结果
代码实现
相关文章ML之相似度计算:图像数据、字符串数据等计算相似度常用的十种方法简介、代码实现ML之Hash_EditDistance&Hash_HammingDistance&Hog_HanMing&Co...
ML之SSIM:基于输入图片RGB的三维向量利用SSIM(结构相似性度量)算法进行判别
目录
相关文章
ML之相似度计算:图像数据、字符串数据等计算相似度常用的十种方法简介、代码实现
ML之Hash_EditDistance&Hash_HammingDistance&Hog_HanMing&Cosin&SSIM:基于输入图片利用多种算法进行判别
ML之Hash_EditDistance:基于输入图片哈希化(均值哈希+差值哈希)即8*8个元素的单向vector利用编辑距离算法进行判别
ML之Hash_HamMingDistance:基于输入图片哈希化(均值哈希+差值哈希)即8*8个元素的单向vector利用汉明距离算法进行判别
ML之Hog_HammingDistance:基于Hog特征提取“RGB”图像的768个值的单向vector利用汉明距离算法进行判别
ML之Cosin:基于输入图片RGB均值化转为单向vector利用Cosin(余弦相似度)算法进行判别
ML之SSIM:基于输入图片RGB的三维向量利用SSIM(结构相似性度量)算法进行判别
输出结果
代码实现
-
def Ssim(img_path1,img_path2):
-
from skimage.measure import compare_ssim
-
img2 = np.resize(img2, (img1.shape[0], img1.shape[1], img1.shape[2]))
-
-
ssim = compare_ssim(img1, img2, multichannel=True)
-
return ssim
文章来源: yunyaniu.blog.csdn.net,作者:一个处女座的程序猿,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/103401365
【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章,如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱:
cloudbbs@huaweicloud.com
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论(0)