Python实现图片相似度比较之SSIM

解读 SSIM 数值

结构相似性指数 (SSIM) 是用来衡量两张图像相似度的指标，范围从 -1 到 1：

• 1 表示完全相同。
• 0 表示没有任何相似性。
• 负值 表示图像之间的差异超出了正常范围（通常是因为两张图像的内容差异非常大）。

一般来说，SSIM 数值越接近 1，表示图像越相似。

代码案例：

import cv2
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim

# 图像路径
image1_path = 'image_38.jpg'
image2_path = 'image_183.jpg'

# 读取图像
image1 = cv2.imread(image1_path)
image2 = cv2.imread(image2_path)

# 检查图像是否成功加载
if image1 is None:
    raise FileNotFoundError(f"图像文件未找到: {image1_path}")
if image2 is None:
    raise FileNotFoundError(f"图像文件未找到: {image2_path}")

# 转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算结构相似性 (SSIM)
ssim_score, _ = ssim(gray1, gray2, full=True)

# 打印 SSIM 数值
print(f"SSIM Score: {ssim_score:.2f}")