SSIM Python图像相似度计算实现

SSIM 的 Python 实现算是图像里蛮实用的一招，是在做压缩、超分、去噪那类质量对比的时候，效果直观。

用起来也不麻烦，scikit-image里的structural_similarity函数挺好用，配合imageio就能快速算出两张图的相似度值。

你只要装好库：

pip install scikit-image imageio

读图、转灰度、对齐尺寸，一行代码就能出结果：

ssim_value = measure.structural_similarity(image1, image2, multichannel=False)

这值范围在-1 到 1 之间，越接近 1 就越像。对了，如果你是彩色图，multichannel=True别忘了。

SSIM 背后的数学原理也不复杂，主要考虑了亮度、对比度和结构信息，相比 PSNR 之类的老方法，更贴近人眼视觉。想深入的可以看看公式部分。

对了，我还翻了个叫pyssim-master的源码包，里面貌似还有自定义实现，适合你想研究优化或改成自己的模块。

如果你是做图像压缩、传输质量评估或者搞图像增强算法的，这方法真的挺适合。