OpenCV书签 #结构相似性SSIM算法的原理与图片相似性实验-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了OpenCV书签 #结构相似性SSIM算法的原理与图片相似性实验。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1. 介绍

结构相似性（Structural Similarity，简称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，是一种衡量两幅图像相似度的指标。

定义

给定两个图像 x 和 y，两张图像的结构相似性可按照以下方式求出：
OpenCV书签 #结构相似性SSIM算法的原理与图片相似性实验,OpenCV,算法,Python,opencv,算法,SSIM算法,结构相似性,python
结构相似性的范围为 -1 到 1。当两张图像一模一样时，SSIM的值等于1。

SSIM结构相似度指数，从图像组成的角度将结构信息定义为独立于亮度、对比度的，反映场景中物体结构的属性，并将失真建模为亮度、对比度和结构三个不同因素的组合。

均值： 作为亮度的估计
标准差： 作为对比度的估计
协方差： 作为结构相似程度的度量

原理

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。

应用

由于SSIM的出色表现，SSIM已经成为广播和有线电视中广为使用的一种衡量视频质量的方法。在超分辨率，图像去模糊中都有广泛的应用。

2. 魔法

通过调用 skimage.metrics 包下的 SSIM 算法，可以快速实现两图 SSIM 结构相似性查找。主要步骤如下：

图像预处理： 读取原始图像与匹配图像，并进行图像灰度处理。若两图有宽高差异，则调整图像维度。
计算结构相似度： 计算两个灰度图像之间的结构相似度。
阈值分割： 可选。对差异图像进行阈值处理，得到一个二值化图像。
查找轮廓： 可选。在经过阈值处理后的图像中查找轮廓，并将找到的轮廓绘制在一个新的图像上。
提取轮廓： 可选。在新图像上绘制轮廓，将找到的轮廓信息画用指定颜色出来。
标记差异： 可选。在检测到的轮廓差异点放置矩形进行标记，并将处理后的两图差异点进行展示。

3. 实验

第一步：图像预处理

读取原始图像与匹配图像，并进行图像灰度处理。若两图有宽高差异，则调整图像维度。

import cv2
import time
import numpy as np
from skimage.metrics import structural_similarity

# 目标图像素材库文件夹路径
database_dir = '../../P0_Doc/img_data/'

# 读取查询图像和数据库中的图像
# img1_path = database_dir + 'iphone15-001.jpg'
# img2_path = database_dir + 'iphone15-002.jpg'
img1_path = database_dir + 'car-101.jpg'
img2_path = database_dir + 'car-102.jpg'

# 读取图像
img1 = cv2.imread(img1_path)
img2 = cv2.imread(img2_path)

# 将图像转换为灰度图像
img1_gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img2_gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检查图像形状，保证两个图像必须具有相同的尺寸，即相同的高度和宽度
if img1_gray.shape != img2_gray.shape:
    # 调整图像大小，使它们具有相同的形状
    img2_gray = cv2.resize(img2_gray, (img1_gray.shape[1], img1_gray.shape[0]))

第二步：计算结构相似度

计算两个灰度图像之间的结构相似性指数（SSIM），并输出相似性信息及差异图像。

# 计算两个图像之间的结构相似性指数（Structural Similarity Index，简称SSIM）的函数
(score, diff_img) = structural_similarity(img1_gray, img2_gray, full=True)
# 打印结构相似性指数和差异图像的信息
print(f"两个灰度图像之间的相似性指数：{score}")
print(f"两个灰度图像之间的图像结构差异：\n{diff_img}")

structural_similarity 函数是用于计算两个图像之间的结构相似性指数的函数。

入参	说明
img1_gray	输入的灰度图像1
img2_gray	输入的灰度图像2
win_size	int or none，可选，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，可选，若为True，返回相对于im2的梯度
data_range	float，可选，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，可选，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，可选，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，可选，值为true时，返回详细的相似性信息，包括相似性指数和差异图像

返回： 一个元组结果 (score, diff_img)

出参	说明
score	计算得到的结构相似性指数，取值范围是 [-1, 1]，1 表示两幅图像完全相同，0 表示两者没有结构相似性，-1 表示完全不同
diff_img	两个图像之间的差异图像。是一个灰度图像，表示两个输入图像的差异，其中更相似的区域为灰度值较低，而不相似的区域为灰度值较高

小测试

场景一：原图与极近原图

OpenCV书签 #结构相似性SSIM算法的原理与图片相似性实验,OpenCV,算法,Python,opencv,算法,SSIM算法,结构相似性,python
相似结果打印输出：

两个灰度图像之间的相似性指数：0.9982306133353187
两个灰度图像之间的图像结构差异：
[[1. 1. 1. ... 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. ... 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. ... 1. 1. 1.]
 ...
 [1. 1. 1. ... 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. ... 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. ... 1. 1. 1.]]

场景二：原图与原图180倒置图

OpenCV书签 #结构相似性SSIM算法的原理与图片相似性实验,OpenCV,算法,Python,opencv,算法,SSIM算法,结构相似性,python
相似结果打印输出：

两个灰度图像之间的相似性指数：0.2713534027983612
两个灰度图像之间的图像结构差异：
[[0.45261559 0.47308835 0.46051833 ... 0.63405147 0.63924791 0.64631797]
 [0.44906445 0.4615802  0.4326568  ... 0.64431158 0.64819329 0.65472089]
 [0.45162494 0.46261907 0.44034505 ... 0.62314494 0.63189877 0.6461612 ]
 ...
 [0.6461612  0.63189877 0.62314494 ... 0.44034505 0.46261907 0.45162494]
 [0.65472089 0.64819329 0.64431158 ... 0.4326568  0.4615802  0.44906445]
 [0.64631797 0.63924791 0.63405147 ... 0.46051833 0.47308835 0.45261559]]

通过简单测试，可以发现 SSIM 算法相当苛刻，原图100%相似；原图180度倒置基本不相似等。

为什么呢？
往下看，我们来找一找茬。

先看看通过上述实验，我们得到的两个图像之间的差异图像。
它是一个灰度图像，表示两个输入图像的差异，其中更相似的区域为灰度值较低，而不相似的区域为灰度值较高。

"""
以图搜图：结构相似性（Structural Similarity，简称SSIM算法）查找相似图像的原理与实现
实验环境：Win10 | python 3.9.13 | OpenCV 4.4.0 | numpy 1.21.1 | Matplotlib 3.7.1
实验时间：2024-01-23
实验目的：使用SSIM查找两图的结构相似性
实例名称：SSIM_v2.2_inline_subplots.py
"""

import os
import time
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.metrics import structural_similarity

time_start = time.time()

# 目标图像素材库文件夹路径
database_dir = '../../P0_Doc/img_data/'

# 读取查询图像和数据库中的图像
img1_path = database_dir + 'apple-101.jpg'
img2_path = database_dir + 'apple-102.jpg'

# 读取图像
img1 = cv2.imread(img1_path)
img2 = cv2.imread(img2_path)

# 将图像转换为灰度图像
img1_gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img2_gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检查图像形状，保证两个图像必须具有相同的尺寸，即相同的高度和宽度
if img1_gray.shape != img2_gray.shape:
    # 调整图像大小，使它们具有相同的形状
    img2_gray = cv2.resize(img2_gray, (img1_gray.shape[1], img1_gray.shape[0]))

# 计算两个图像之间的结构相似性指数（Structural Similarity Index，简称SSIM）的函数
(score, diff_img) = structural_similarity(img1_gray, img2_gray, full=True)
# 打印结构相似性指数和差异图像的信息
print(f"图像2：{os.path.basename(img2_path)} 与 图像1：{img1_path} 的相似性指数：{score}")
print(f"图像2：{os.path.basename(img2_path)} 与 图像1：{img1_path} 的图像结构差异：\n{diff_img}")

# 将差异图像的像素值缩放到 [0, 255] 范围，并转换数据类型为 uint8，以便显示
diff_img = (diff_img * 255).astype("uint8")

time_end = time.time()
print(f"耗时：{time_end - time_start}")

# 设置 Matplotlib 图像和标题，一行三列水平拼接灰度图像1、灰度图像2、灰度差异图像
fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))
# 在第一个子图中显示灰度图像1
axs[0].imshow(img1_gray, cmap='gray')
axs[0].set_title('Image 1')
# 在第二个子图中显示灰度图像2
axs[1].imshow(img2_gray, cmap='gray')
axs[1].set_title('Image 2')
# 在第三个子图中显示灰度差异图像
axs[2].imshow(diff_img, cmap='gray')
axs[2].set_title('Difference Image')
# 显示 Matplotlib 图像
plt.show()

输出打印：

图像2：apple-102.jpg 与 图像1：../../P0_Doc/img_data/apple-101.jpg 的相似性指数：0.7278922678915392
图像2：apple-102.jpg 与 图像1：../../P0_Doc/img_data/apple-101.jpg 的图像结构差异：
[[0.999969 0.999969 0.999969 ... 0.999969 0.999969 0.999969]
 [0.999969 0.999969 0.999969 ... 0.999969 0.999969 0.999969]
 [0.999969 0.999969 0.999969 ... 0.999969 0.999969 0.999969]
 ...
 [0.999969 0.999969 0.999969 ... 0.999969 0.999969 0.999969]
 [0.999969 0.999969 0.999969 ... 0.999969 0.999969 0.999969]
 [0.999969 0.999969 0.999969 ... 0.999969 0.999969 0.999969]]
耗时：0.16553020477294922

两个图像之间的差异图像可视化显示效果（一行三列可视化水平拼接灰度图像1、灰度图像2、灰度差异图像）：

OpenCV书签 #结构相似性SSIM算法的原理与图片相似性实验,OpenCV,算法,Python,opencv,算法,SSIM算法,结构相似性,python

第三步：阈值分割

可选。对差异图像进行阈值处理，得到一个二值化图像

# 将差异图像进行阈值分割，返回一个经过阈值处理后的二值化图像
# 返回值有两个，第一个是阈值，第二个是二值化图像，这里只取第二个元素
img_threshold = cv2.threshold(diff_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 打印差异图像进行阈值分割后的二值化图像
# print(f"img_threshold: {img_threshold}")

cv2.threshold 用于对图像进行阈值处理。这段代码的效果是显示一幅经过阈值处理的二值化图像，其中通过 Otsu’s 二值化算法将图像分割为两个部分，而 cv2.THRESH_BINARY_INV 反转二进制使得背景为白色，前景（目标）为黑色。

入参：

diff_img： 输入图像，即两幅图像之间的差异图像
0：阈值
255： 如果像素值大于阈值，将其设置为这个值
cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU： 使用 Otsu’s 二值化算法，结合反转二进制（cv2.THRESH_BINARY_INV）
[1]： 返回的结果是一个包含两个元素的元组，其中 [1] 取得第二个元素，即处理后的图像

返回： 一个包含两个元素的元组 (ret, thresholded)

ret： 阈值，通常在 Otsu’s 二值化中用不到，因此一般不需要使用这个返回值
thresholded： 处理后的二值化图像。在代码中使用 [1] 取得这个元组的第二个元素，即 thresholded，作为最终的图像

第四步：查找轮廓

可选。在经过阈值处理后的图像中查找轮廓，并将找到的轮廓绘制在一个新的图像上。

# 在经过阈值处理后的二值化图像中查找轮廓，并将找到的轮廓绘制在一个黑色图像上，使得图像中的轮廓变为白色
# cv2.findContours：用于查找图像中的轮廓
# 返回两个值：img_contours 包含检测到的轮廓，img_hierarchy 包含轮廓的层次结构信息
img_contours, img_hierarchy = cv2.findContours(img_threshold.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 打印检测到的轮廓信息
# print(f"img contours: {img_contours}")
# print(f"img img_hierarchy: {img_hierarchy}")

这段代码的主要功能是在经过阈值处理后的图像中查找轮廓，并将找到的轮廓绘制在一个黑色图像上，使得图像中的轮廓变为白色。这样做有助于可视化检测到的对象或者区域。

cv2.findContours 用于查找图像中的轮廓。

入参：

cv2.findContours： 用于查找图像中的轮廓
img_threshold.copy()： 阈值处理后的二值化图像的副本
cv2.RETR_EXTERNAL： 表示只检测最外层轮廓，不检测内部轮廓
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE： 压缩水平、垂直和对角线方向的元素，只保留其端点，以节省内存

返回：

img_contours： 包含检测到的轮廓
img_hierarchy： 包含轮廓的层次结构信息

第五步：提取轮廓

可选。轮廓提取。在新图像上绘制轮廓，将找到的轮廓信息画用指定颜色出来。

# 轮廓提取：差异图像-阈值分割-二值化图像-轮廓提取（黑底白线）
# 创建一个与阈值处理后的图像相同大小的黑色图像
img_new = np.zeros(img_threshold.shape, np.uint8)
# cv2.drawContours 在新图像上绘制轮廓，将找到的轮廓信息画用指定颜色出来，这里使用的是白色轮廓，轮廓的线宽为1
cv2.drawContours(img_new, img_contours, -1, (255, 255, 255), 1)

cv2.drawContours 函数的功能是在图像上绘制轮廓。

img_new： 目标图像，表示在这个图像上进行绘制。
img_contours： 要绘制的轮廓，通常是通过 cv2.findContours 函数得到的轮廓列表。
-1： 表示绘制所有检测到的轮廓。如果指定一个正整数，表示只绘制具有特定索引的轮廓。
(255, 255, 255)： 绘制轮廓的颜色，这里是白色。颜色是一个包含三个值的元组，分别表示蓝色、绿色和红色通道的强度。
1：绘制轮廓的线宽度。可以根据需要调整线的宽度。

实验代码：

"""
以图搜图：结构相似性（Structural Similarity，简称SSIM算法）查找相似图像的原理与实现
实验环境：Win10 | python 3.9.13 | OpenCV 4.4.0 | numpy 1.21.1 | Matplotlib 3.7.1
实验时间：2024-01-23
实验目的：使用SSIM查找两图的结构相似性，并找出两图差异
实例名称：SSIM_v2.3_inline_subplots.py
"""

import os
import cv2
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.metrics import structural_similarity
from matplotlib.font_manager import FontProperties

time_start = time.time()

# 目标图像素材库文件夹路径
database_dir = '../../P0_Doc/'
# 字体路径
font_path = database_dir + 'fonts/chinese_cht.ttf'

# 读取查询图像和数据库中的图像
img1_path = database_dir + 'img_data/apple-101.jpg'
img2_path = database_dir + 'img_data/apple-102.jpg'

# 读取图像
img1 = cv2.imread(img1_path)
img2 = cv2.imread(img2_path)

# 将图像转换为灰度图像
img1_gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img2_gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检查图像形状，保证两个图像必须具有相同的尺寸，即相同的高度和宽度
if img1_gray.shape != img2_gray.shape:
    # 调整图像大小，使它们具有相同的形状
    img2_gray = cv2.resize(img2_gray, (img1_gray.shape[1], img1_gray.shape[0]))

# 计算两个图像之间的结构相似性指数（Structural Similarity Index，简称SSIM）的函数
(score, diff_img) = structural_similarity(img1_gray, img2_gray, full=True)
# 打印结构相似性指数和差异图像的信息
print(f"图像2：{os.path.basename(img2_path)} 与 图像1：{img1_path} 的相似性指数：{score}")
# print(f"图像2：{os.path.basename(img2_path)} 与 图像1：{img1_path} 的图像结构差异：\n{diff_img}")

# 将差异图像的像素值缩放到 [0, 255] 范围，并转换数据类型为 uint8，以便显示
diff_img = (diff_img * 255).astype("uint8")

# # 设置 Matplotlib 图像和标题，一行三列水平拼接灰度图像1、灰度图像2、灰度差异图像
# fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))
# # 在第一个子图中显示灰度图像1
# axs[0].imshow(img1_gray, cmap='gray')
# axs[0].set_title('Image 1')
# # 在第二个子图中显示灰度图像2
# axs[1].imshow(img2_gray, cmap='gray')
# axs[1].set_title('Image 2')
# # 在第三个子图中显示灰度差异图像
# axs[2].imshow(diff_img, cmap='gray')
# axs[2].set_title('Difference Image')
# # 显示 Matplotlib 图像
# plt.show()


# 将差异图像进行阈值分割，返回一个经过阈值处理后的二值化图像
# 返回值有两个，第一个是阈值，第二个是二值化图像，这里只取第二个元素
img_threshold = cv2.threshold(diff_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 打印差异图像进行阈值分割后的二值化图像
# print(f"img_threshold: {img_threshold}")


# 在经过阈值处理后的二值化图像中查找轮廓，并将找到的轮廓绘制在一个黑色图像上，使得图像中的轮廓变为白色
# cv2.findContours：用于查找图像中的轮廓
# 返回两个值：img_contours 包含检测到的轮廓，img_hierarchy 包含轮廓的层次结构信息
img_contours, img_hierarchy = cv2.findContours(img_threshold.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 打印检测到的轮廓信息
# print(f"img contours: {img_contours}")
# print(f"img img_hierarchy: {img_hierarchy}")


# 轮廓提取：差异图像-阈值分割-二值化图像-轮廓提取（黑底白线）
# 创建一个与阈值处理后的图像相同大小的黑色图像
img_new = np.zeros(img_threshold.shape, np.uint8)
# cv2.drawContours 在新图像上绘制轮廓，将找到的轮廓信息画用指定颜色出来，这里使用的是白色轮廓，轮廓的线宽为1
cv2.drawContours(img_new, img_contours, -1, (255, 255, 255), 1)


time_end = time.time()
print(f"耗时：{time_end - time_start}")

# 设置 Matplotlib 图像和标题，一行两列水平拼接二值化图像（黑底白边）、灰度差异图像
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
# 设置中文字体
font = FontProperties(fname=font_path, size=12)
# 在第一个子图中显示二值化图像（黑底白边）
axs[0].imshow(img_threshold, cmap='gray')
axs[0].set_title('差异图像-阈值分割-二值化图像（黑底白边）', fontproperties=font)
# 在第二个子图中显示绘制图像轮廓（黑底白线）
axs[1].imshow(img_new, cmap='gray')
axs[1].set_title('差异图像-阈值分割-二值化图像-轮廓提取（黑底白线）', fontproperties=font)
# 显示 Matplotlib 图像
plt.show()

输出打印：

图像2：apple-102.jpg 与 图像1：../../P0_Doc/img_data/apple-101.jpg 的相似性指数：0.7278922678915392
耗时：0.16755199432373047

提取轮廓后，可视化差异图像-阈值分割-二值化图像（黑底白边）与差异图像-阈值分割-二值化图像-轮廓提取（黑底白线）效果：

OpenCV书签 #结构相似性SSIM算法的原理与图片相似性实验,OpenCV,算法,Python,opencv,算法,SSIM算法,结构相似性,python

第六步：标记差异

可选。在检测到的轮廓差异点放置矩形进行标记，并将处理后的两图差异点进行展示。

"""
以图搜图：结构相似性（Structural Similarity，简称SSIM算法）查找相似图像的原理与实现
实验环境：Win10 | python 3.9.13 | OpenCV 4.4.0 | numpy 1.21.1 | Matplotlib 3.7.1
实验时间：2024-01-23
实验目的：使用SSIM查找两图的结构相似性，并找出两图差异
实例名称：SSIM_v1.4_inline_subplots.py
"""

import os
import cv2
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.metrics import structural_similarity
from matplotlib.font_manager import FontProperties

time_start = time.time()

# 目标图像素材库文件夹路径
database_dir = '../../P0_Doc/'
# 字体路径
font_path = database_dir + 'fonts/chinese_cht.ttf'

# 读取查询图像和数据库中的图像
img1_path = database_dir + 'img_data/apple-101.jpg'
img2_path = database_dir + 'img_data/apple-102.jpg'

# 读取图像
img1 = cv2.imread(img1_path)
img2 = cv2.imread(img2_path)

# 将图像转换为灰度图像
img1_gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img2_gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检查图像形状，保证两个图像必须具有相同的尺寸，即相同的高度和宽度
if img1_gray.shape != img2_gray.shape:
    # 调整图像大小，使它们具有相同的形状
    img2_gray = cv2.resize(img2_gray, (img1_gray.shape[1], img1_gray.shape[0]))

# 计算两个图像之间的结构相似性指数（Structural Similarity Index，简称SSIM）的函数
(score, diff_img) = structural_similarity(img1_gray, img2_gray, full=True)
# 打印结构相似性指数和差异图像的信息
print(f"图像2：{os.path.basename(img2_path)} 与 图像1：{img1_path} 的相似性指数：{score}")
# print(f"图像2：{os.path.basename(img2_path)} 与 图像1：{img1_path} 的图像结构差异：\n{diff_img}")

# 将差异图像的像素值缩放到 [0, 255] 范围，并转换数据类型为 uint8，以便显示
diff_img = (diff_img * 255).astype("uint8")

# # 设置 Matplotlib 图像和标题，一行三列水平拼接灰度图像1、灰度图像2、灰度差异图像
# fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))
# # 在第一个子图中显示灰度图像1
# axs[0].imshow(img1_gray, cmap='gray')
# axs[0].set_title('Image 1')
# # 在第二个子图中显示灰度图像2
# axs[1].imshow(img2_gray, cmap='gray')
# axs[1].set_title('Image 2')
# # 在第三个子图中显示灰度差异图像
# axs[2].imshow(diff_img, cmap='gray')
# axs[2].set_title('Difference Image')
# # 显示 Matplotlib 图像
# plt.show()


# 将差异图像进行阈值分割，返回一个经过阈值处理后的二值化图像
# 返回值有两个，第一个是阈值，第二个是二值化图像，这里只取第二个元素
img_threshold = cv2.threshold(diff_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 打印差异图像进行阈值分割后的二值化图像
# print(f"img_threshold: {img_threshold}")


# 在经过阈值处理后的二值化图像中查找轮廓，并将找到的轮廓绘制在一个黑色图像上，使得图像中的轮廓变为白色
# cv2.findContours：用于查找图像中的轮廓
# 返回两个值：img_contours 包含检测到的轮廓，img_hierarchy 包含轮廓的层次结构信息
img_contours, img_hierarchy = cv2.findContours(img_threshold.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 打印检测到的轮廓信息
# print(f"img contours: {img_contours}")
# print(f"img img_hierarchy: {img_hierarchy}")


# 轮廓提取：差异图像-阈值分割-二值化图像-轮廓提取（黑底白线）
# 创建一个与阈值处理后的图像相同大小的黑色图像
img_new = np.zeros(img_threshold.shape, np.uint8)
# cv2.drawContours 在新图像上绘制轮廓，将找到的轮廓信息画用指定颜色出来，这里使用的是白色轮廓，轮廓的线宽为1
cv2.drawContours(img_new, img_contours, -1, (255, 255, 255), 1)


# # 设置 Matplotlib 图像和标题，一行两列水平拼接二值化图像（黑底白边）、灰度差异图像
# fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
# # 设置中文字体
# font = FontProperties(fname=font_path, size=13)
# # 在第一个子图中显示二值化图像（黑底白边）
# axs[0].imshow(img_threshold, cmap='gray')
# axs[0].set_title('差异图像-阈值分割-二值化图像（黑底白边）', fontproperties=font)

# # 在第二个子图中显示绘制图像轮廓（黑底白线）
# axs[1].imshow(img_new, cmap='gray')
# axs[1].set_title('差异图像-阈值分割-二值化图像-轮廓提取（黑底白线）', fontproperties=font)

# # 显示 Matplotlib 图像
# plt.show()


# 标记差异：在检测到的轮廓差异点放置矩形进行标记，并将处理后的两图差异点进行展示
# 遍历检测到的轮廓列表，在区域周围放置矩形
for ele in img_contours:
    # 使用 cv2.boundingRect 函数计算轮廓的垂直边界最小矩形，得到矩形的左上角坐标 (x, y) 和矩形的宽度 w、高度 h
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(ele)
    # 使用 cv2.rectangle 函数在原始图像 img1 上画出垂直边界最小矩形，矩形的颜色为绿色 (0, 255, 0)，线宽度为2
    cv2.rectangle(img1, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    # 使用 cv2.rectangle 函数在原始图像 img2 上画出垂直边界最小矩形，矩形的颜色为绿色 (0, 255, 0)，线宽度为2
    cv2.rectangle(img2, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)


time_end = time.time()
print(f"耗时：{time_end - time_start}")

# 设置 Matplotlib 图像和标题，一行两列水平拼接二值化图像（黑底白边）、灰度差异图像
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
# 设置中文字体
font = FontProperties(fname=font_path, size=13)
# 原图显示差异
axs[0].imshow(cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB))
axs[0].set_title('img1', fontproperties=font)
axs[1].imshow(cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2RGB))
axs[1].set_title('img2', fontproperties=font)
# 显示 Matplotlib 图像
plt.show()

输出打印：

图像2：apple-102.jpg 与 图像1：../../P0_Doc/img_data/apple-101.jpg 的相似性指数：0.7278922678915392
耗时：0.17051458358764648

原图显示差异：
OpenCV书签 #结构相似性SSIM算法的原理与图片相似性实验,OpenCV,算法,Python,opencv,算法,SSIM算法,结构相似性,python

4. 测试

实验场景

使用SSIM结构相似性查找两图的相似性，并找出两图差异。

实验代码

"""
以图搜图：结构相似性（Structural Similarity，简称SSIM算法）查找相似图像的原理与实现
实验环境：Win10 | python 3.9.13 | OpenCV 4.4.0 | numpy 1.21.1 | Matplotlib 3.7.1
实验时间：2024-01-23
实验目的：使用SSIM查找两图的结构相似性，并找出两图差异
实例名称：SSIM_v1.4_inline_subplots.py
"""

import os
import cv2
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.metrics import structural_similarity
from matplotlib.font_manager import FontProperties

time_start = time.time()

# 目标图像素材库文件夹路径
database_dir = '../../P0_Doc/'
# 字体路径
font_path = database_dir + 'fonts/chinese_cht.ttf'

# 读取查询图像和数据库中的图像
img1_path = database_dir + 'img_data/apple-101.jpg'
img2_path = database_dir + 'img_data/apple-102.jpg'
img1_path = database_dir + 'img_data/car-101.jpg'
img2_path = database_dir + 'img_data/car-102.jpg'

# 读取图像
img1 = cv2.imread(img1_path)
img2 = cv2.imread(img2_path)

# 将图像转换为灰度图像
img1_gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img2_gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检查图像形状，保证两个图像必须具有相同的尺寸，即相同的高度和宽度
if img1_gray.shape != img2_gray.shape:
    # 调整图像大小，使它们具有相同的形状
    img2_gray = cv2.resize(img2_gray, (img1_gray.shape[1], img1_gray.shape[0]))

# 计算两个图像之间的结构相似性指数（Structural Similarity Index，简称SSIM）的函数
(score, diff_img) = structural_similarity(img1_gray, img2_gray, full=True)
# 打印结构相似性指数和差异图像的信息
print(f"图像2：{os.path.basename(img2_path)} 与 图像1：{img1_path} 的相似性指数：{score}")
# print(f"图像2：{os.path.basename(img2_path)} 与 图像1：{img1_path} 的图像结构差异：\n{diff_img}")

# 将差异图像的像素值缩放到 [0, 255] 范围，并转换数据类型为 uint8，以便显示
diff_img = (diff_img * 255).astype("uint8")

# 设置 Matplotlib 图像和标题，一行三列水平拼接灰度图像1、灰度图像2、灰度差异图像
fig, axs = plt.subplots(3, 3, figsize=(15, 5))
# 设置中文字体
font = FontProperties(fname=font_path, size=12)

# 在第一个子图中显示灰度图像1
axs[0][0].imshow(img1_gray, cmap='gray')
axs[0][0].set_title('灰度图像1', fontproperties=font)
# 在第二个子图中显示灰度图像2
axs[0][1].imshow(img2_gray, cmap='gray')
axs[0][1].set_title('灰度图像2', fontproperties=font)
# 在第三个子图中显示灰度差异图像
axs[0][2].imshow(diff_img, cmap='gray')
axs[0][2].set_title(f'灰度差异图像，相似性指数：{score}', fontproperties=font)


# 将差异图像进行阈值分割，返回一个经过阈值处理后的二值化图像
# 返回值有两个，第一个是阈值，第二个是二值化图像，这里只取第二个元素
img_threshold = cv2.threshold(diff_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 打印差异图像进行阈值分割后的二值化图像
# print(f"img_threshold: {img_threshold}")


# 在经过阈值处理后的二值化图像中查找轮廓，并将找到的轮廓绘制在一个黑色图像上，使得图像中的轮廓变为白色
# cv2.findContours：用于查找图像中的轮廓
# 返回两个值：img_contours 包含检测到的轮廓，img_hierarchy 包含轮廓的层次结构信息
img_contours, img_hierarchy = cv2.findContours(img_threshold.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 打印检测到的轮廓信息
# print(f"img contours: {img_contours}")
# print(f"img img_hierarchy: {img_hierarchy}")


# 轮廓提取：差异图像-阈值分割-二值化图像-轮廓提取（黑底白线）
# 创建一个与阈值处理后的图像相同大小的黑色图像
img_new = np.zeros(img_threshold.shape, np.uint8)
# cv2.drawContours 在新图像上绘制轮廓，将找到的轮廓信息画用指定颜色出来，这里使用的是白色轮廓，轮廓的线宽为1
cv2.drawContours(img_new, img_contours, -1, (255, 255, 255), 1)


# 第二行用两列水平拼接二值化图像（黑底白边）、灰度差异图像
# 在第一个子图中显示二值化图像（黑底白边）
axs[1][0].imshow(img_threshold, cmap='gray')
axs[1][0].set_title('差异图像-阈值分割-二值化图像（黑底白边）', fontproperties=font)

# 在第二个子图中显示绘制图像轮廓（黑底白线）
axs[1][1].imshow(img_new, cmap='gray')
axs[1][1].set_title('差异图像-阈值分割-二值化图像-轮廓提取（黑底白线）', fontproperties=font)


# 标记差异：在检测到的轮廓差异点放置矩形进行标记，并将处理后的两图差异点进行展示
# 遍历检测到的轮廓列表，在区域周围放置矩形
for ele in img_contours:
    # 使用 cv2.boundingRect 函数计算轮廓的垂直边界最小矩形，得到矩形的左上角坐标 (x, y) 和矩形的宽度 w、高度 h
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(ele)
    # 使用 cv2.rectangle 函数在原始图像 img1 上画出垂直边界最小矩形，矩形的颜色为绿色 (0, 255, 0)，线宽度为2
    cv2.rectangle(img1, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    # 使用 cv2.rectangle 函数在原始图像 img2 上画出垂直边界最小矩形，矩形的颜色为绿色 (0, 255, 0)，线宽度为2
    cv2.rectangle(img2, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)


time_end = time.time()
print(f"耗时：{time_end - time_start}")

# 第三行用两列水平拼接二值化图像（黑底白边）、灰度差异图像
# 原图显示差异
axs[2][0].imshow(cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB))
axs[2][0].set_title('原图1', fontproperties=font)
axs[2][1].imshow(cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2RGB))
axs[2][1].set_title('原图2', fontproperties=font)

# 显示 Matplotlib 图像
plt.show()

输出打印：

图像2：car-102.jpg 与 图像1：../../P0_Doc/img_data/car-101.jpg 的相似性指数：0.2713534027983612
耗时：0.6592698097229004

结构相似性可视化效果：

OpenCV书签 #结构相似性SSIM算法的原理与图片相似性实验,OpenCV,算法,Python,opencv,算法,SSIM算法,结构相似性,python

5.总结

在实际应用中，可以利用滑动窗将图像分块，令分块总数为N，考虑到窗口形状对分块的影响，采用高斯加权计算每一窗口的均值、方差以及协方差，然后计算对应块的结构相似度SSIM，最后将平均值作为两图像的结构相似性度量，即平均结构相似性SSIM。

优点

感知一致性： SSIM考虑了人眼对亮度、对比度和结构的感知，因此更符合人类主观感知。
全局性： SSIM不仅仅关注于图像的局部信息，还考虑了整体结构，使其对整体图像变化更为敏感。
无参考性： SSIM是一种无参考的图像质量评估方法，不需要与原始图像进行比较，因此适用于许多应用场景。

缺点

灰度依赖性： SSIM在灰度变化较大的区域可能不够敏感，尤其是对于亮度和对比度的变化。
尺度依赖性： SSIM对于图像尺度的变化比较敏感，因此在图像缩放或放大时可能不稳定。
变形敏感性： SSIM对于图像变形的敏感性较强，这可能导致在某些情况下不适用于变形较大的图像比较。
不适用于失真度较大的图像： SSIM在处理失真度较大的图像（如压缩后的图像）时表现可能不佳，因为它主要用于无失真或轻微失真的图像。

总体而言，SSIM是一种有效的图像质量评估方法，特别适用于需要考虑人眼主观感知的场景。但是，在一些特定应用中，可能需要结合其他图像质量评估方法以获取更全面的评估。

6. 问题

异常现象1

Traceback (most recent call last):
  File "d:\Ct_ iSpace\Wei\Python\iPython\T30_Algorithm\P2_Algo\04_SSIM\SSIM_v1.0.py", line 39, in <module>
    (score, diff) = structural_similarity(img1_gray, img2_gray, full=True)
  File "D:\Tp_Mylocal\20_Install\python-3.9.13\lib\site-packages\skimage\metrics\_structural_similarity.py", line 111, in structural_similarity
    check_shape_equality(im1, im2)
  File "D:\Tp_Mylocal\20_Install\python-3.9.13\lib\site-packages\skimage\_shared\utils.py", line 500, in check_shape_equality
    raise ValueError('Input images must have the same dimensions.')
ValueError: Input images must have the same dimensions.

异常现象2

Traceback (most recent call last):
  File "d:\Ct_ iSpace\Wei\Python\iPython\T30_Algorithm\P2_Algo\04_SSIM\SSIM_v1.2_inline.py", line 58, in <module>
    result_img = np.hstack((img1, img2, diff_img))
  File "<__array_function__ internals>", line 5, in hstack
  File "D:\Tp_Mylocal\20_Install\python-3.9.13\lib\site-packages\numpy\core\shape_base.py", line 345, in hstack
    return _nx.concatenate(arrs, 1)
  File "<__array_function__ internals>", line 5, in concatenate
ValueError: all the input array dimensions for the concatenation axis must match exactly, but along dimension 0, the array at index 0 has size 730 and the array at index 1 has size 1200

异常分析： 这两个错误都是在计算结构相似性（SSIM）时，输入的两个图像 img1_gray 和 img2_gray 的维度不同导致。在使用 SSIM 时，两个图像必须具有相同的尺寸，即相同的高度和宽度。可以使用 shape 属性来检查图像的形状，并根据需要对它们进行调整。

解决方案： 调整图像大小，使它们具有相同的尺寸，即相同的高度和宽度。

参考方案：

# 检查图像形状
if img1_gray.shape != img2_gray.shape:
    # 调整图像大小，使它们具有相同的形状
    img2_gray = cv2.resize(img2_gray, (img1_gray.shape[1], img1_gray.shape[0]))

7. 书签

均值哈希算法： OpenCV书签 #均值哈希算法的原理与相似图片搜索实验
感知哈希算法： OpenCV书签 #感知哈希算法的原理与相似图片搜索实验
差值哈希算法： OpenCV书签 #差值哈希算法的原理与相似图片搜索实验
直方图算法： OpenCV书签 #直方图算法的原理与相似图片搜索实验
余弦相似度： OpenCV书签 #余弦相似度的原理与相似图片/相似文件搜索实验文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-820355.html

到了这里，关于OpenCV书签 #结构相似性SSIM算法的原理与图片相似性实验的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！