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SSIM-PIL提供结构相似性图像比较功能,并支持Python图像库PIL。

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简介:
SSIM-PIL 通过结构相似性算法(SSIM)来评估两个图像的相似度。当比较完全相同的图像时,该算法会产生值为1.0的值;而对于彼此截然不同的图像,则会返回值为0.0的结果。该工具构建于PIL之上,并借助pyopencl技术实现了GPU加速,从而能够以更快的并行方式执行计算。为了充分利用GPU的优势,请务必确保已安装pyopencl的兼容版本。 (此代码已通过OpenCL 1.2版本进行了验证。) 为了使用该功能,请参考范例:`from SSIM_PIL import compare_ssim from PIL import Image image1 = Image.open(path) image2 = Image.open(path) value = compare_ssim(image1, image2) # 利用OpenCL默认进行图像比较 print(value)`

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  • SSIM-PILPythonPIL工具
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    简介:SSIM-PIL是一款基于Python PIL库开发的图像质量评估工具,专门用于计算两幅图像间的结构相似度(SSIM),帮助用户准确地进行图像对比和分析。 SSIM-PIL 使用结构相似性算法(SSIM)来比较两个图像。对于相同的图像,结果值在1.0到完全不同的图像之间的范围是0.0。它基于PIL,并通过pyopencl支持GPU加速功能。安装时,请使用命令 `python3 -m pip install SSIM-PIL` 。为了从GPU的并行执行中获得更快的速度,确保你已经正确安装了工作版本的pyopencl。(该代码已通过OpenCl 1.2版进行了测试。)以下是一个示例用法: ```python from SSIM_PIL import compare_ssim from PIL import Image image1 = Image.open(path) image2 = Image.open(path) value = compare_ssim(image1, image2) # 使用 OpenCL 默认比较图像 print(value) ``` 这段代码展示了如何使用SSIM-PIL库来对比两张图片的相似度。
  • 利用PythonPIL裁剪与合
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    本教程介绍如何使用Python的Pillow(PIL)库进行图片的裁剪和拼接操作,帮助用户掌握基本的图像处理技巧。 在Python中,PIL(也称为Pillow)库是一个强大的图像处理工具包,可以用来执行各种操作如裁剪、拼接、旋转以及调整大小等任务。本教程将详细介绍如何使用该库进行图片的切割与合并。 **一、图片裁切** 1. **导入PIL库** 首先需要从`PIL`中引入`Image`模块,以便能够执行图像处理。 ```python from PIL import Image ``` 2. **加载图片文件** 使用函数`Image.open()`来打开指定路径下的图片文件。 ```python img = Image.open(图片路径) ``` 3. **获取图片尺寸信息** `img.size`会返回一个元组,其中包含的是图像的宽度和高度值。 ```python print(f图片大小为:{img.size}) ``` 4. **设置裁切参数** 裁剪操作需要定义四个坐标点来确定切割范围——左上角x,y以及右下角x,y,这形成了一个四元组`(left, top, right, bottom)`。 5. **使用`crop()`函数进行裁切** 利用`img.crop((left, top, right, bottom))`方法对图片执行裁剪操作,并将结果存储在新变量中。 6. **保存裁剪后的图像** 使用`.save(路径)`来保存经过处理的新图。 上述代码示例展示了如何通过循环实现大图的四等分切割。其中,`left, top`代表每次开始的位置坐标;而每块图片的具体尺寸则由变量`size`给出;最后用索引值进行输出文件名命名。 **二、图片拼接** 1. **创建空白图像** 使用`.new()`函数来建立一个空白画布作为最终的合并结果。 ```python target = Image.new(RGB, (目标宽度, 目标高度)) ``` 2. **定义每个部分的位置** 在循环中,根据需要计算出每一张图片在新图中的确切位置坐标`(a,b,c,d)`。 3. **利用`paste()`方法进行粘贴操作** 将裁剪好的图像粘贴至空白画布上指定的区域。 ```python target.paste(图片对象, (a, b)) ``` 4. **保存拼接结果** 最后,使用`.save(路径)`来存储最终完成的作品。 在给定代码中,函数`pingjie()`用于合并同一行内的图像;而`pj()`则负责将两行的组合起来。变量`imglist`包含所有待处理图片的名字列表,并通过循环依次添加到新图上。 总之,借助于PIL库的功能我们可以轻松实现对图片进行裁切与拼接的操作,这在数据视觉化、网页设计等多个领域都十分有用。
  • Python处理详解:OpenCV、Scikit-Image与PIL
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    本文深入比较了Python三大主流图像处理库——OpenCV、Scikit-Image和PIL的功能特点及应用场景,帮助开发者根据需求选择合适的工具。 本段落详细介绍了Python中的OpenCV、scikit-image和PIL图像处理库的比较,并通过示例代码进行了深入讲解。对于学习或工作中需要使用这些库的人来说具有很好的参考价值,希望读者能够跟随文章内容进行学习与实践。
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    本教程详细介绍了如何使用Python的PIL(Pillow)库来读取和处理图像文件,并具体讲解了如何获取图片中特定位置的像素值。适合编程初学者学习掌握。 使用Python的PIL库可以读取图片的像素值。
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    本研究提出了一种基于结构相似度(SSIM)的算法,用于量化和评价数字图像的质量,特别关注于保持图像中的结构信息。该方法能有效捕捉视觉感知中至关重要的局部结构变化,为图像处理技术的应用提供精确的质量基准。 SSIM算法用于结构相似度的图像质量评价。
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    简介:本文探讨在OpenCV中实现图像相似度比较的方法和技术,涵盖多种算法和应用场景,帮助读者掌握高效准确的图像匹配技巧。 关于使用OpenCV进行两幅图像相似度对比的程序具有重要的参考价值。
  • Python合PyQt5和PIL进行批量处理.rar
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    本资源提供一个使用Python编程语言及PyQt5、PIL库实现批量图像处理的项目代码,适用于图片缩放、格式转换等操作。 利用Python对图像进行批量重命名和添加水印的代码示例包含详细的注释,可以直接下载并运行。此外还提供了一个简单的GUI界面设计,非常适合编程新手学习使用。
  • 基于MATLAB的SSIM评估代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的SSIM(结构相似性指数)算法代码,用于量化两幅图像之间的视觉相似度。适用于图像处理与分析领域。 图像相似性评价指标SSIM的论文源程序可以用Matlab代码实现。
  • Siamese-Keras:用于的孪生神经网络
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    Siamese-Keras是一款专为图像相似度分析设计的开源Python库,采用孪生神经网络架构,在人脸识别、内容推荐等领域展现强大功能。 Siamese网络在Keras中的实现 该仓库实现了孪生神经网络(Siamese network),用于检测输入的两张图片之间的相似性。主干特征提取网络采用VGG16。 所需环境: - tensorflow-gpu==1.13.1 - keras==2.1.5 注意事项:训练Omniglot数据集和自定义数据集时,需注意文件格式的不同摆放方式。 下载说明: 用于训练的vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5可在百度网盘中找到。此外,还会提供两个权重文件: - vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 - Omniglot_vgg.h5 其中Omniglot_vgg.h5是经过训练的模型权重。