在 python 上使用 ms_ssim 比较两个图像答案

【问题标题】：Comparing two images with ms_ssim on python在 python 上使用 ms_ssim 比较两个图像
【发布时间】：2020-01-19 11:56:45
【问题描述】：

我想比较两个图像，但 ms_ssim 需要 4D 张量

https://pypi.org/project/pytorch-msssim/

我试过了

from PIL import Image
from tqdm import tqdm
from pytorch_msssim import ssim, ms_ssim, SSIM, MS_SSIM
import torchvision
import numpy as np

topil=torchvision.transforms.ToPILImage()
totensor=torchvision.transforms.ToTensor()

def ssimcompare(path1:str,path2:str)->float:
    image1 = Image.open(path1)
    image2 = Image.open(path2) 
    #it1=np.expand_dims(totensor(topil(np.array(image1))), axis=0)
    #it2=np.expand_dims(totensor(topil(np.array(image2))), axis=0)
    #it1=totensor(np.expand_dims(np.array(image1), axis=0))
    #it2=totensor(np.expand_dims(np.array(image2), axis=0))
    it1=totensor(np.array(image1))
    it2=totensor(np.array(image2))
    valor=ms_ssim( it1 , it2, data_range=255, size_average=False )
    return valor

但我得到不同的错误

ValueError: Input images must be 4-d tensors.
TypeError: pic should be Tensor or ndarray. Got <class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>.
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'type'

【问题讨论】：

标签： python compare pytorch tensor ssim

【解决方案1】：

问题在于所有这些函数（和类）都需要批次图像作为输入。但是，由于图像是 3D，所以一批是 4D。

当您只有一个图像张量时，您可以将其“解压”成一个单项批次

it = it.unsqueeze(0)

但是，我不推荐 pytorch_msssim 包。您应该考虑使用 piqa 或 piq IQA 软件包，因为它们有很好的文档记录并且实现速度更快。

例如，

pip install piqa

那么，你的函数就变成了

from piqa import ssim

def msssim_compare(path1: str, path2: str) -> float:
    image1 = Image.open(path1)
    image2 = Image.open(path2)
    it1 = totensor(image1).unsqueeze(0)
    it2 = totensor(image2).unsqueeze(0)

    return ssim.msssim(it1, it2).squeeze(0)

【讨论】：