用SSIM对比明暗不同的图像。

Question

对比如上两个图像，结构相同，但是明暗不同。用structural_similarity对比，相似度非常低。
怎么解决差异问题？

Answer 1

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使用 SSIM 对比明暗不同的图像

你遇到的问题是使用 SSIM (Structural Similarity Index Measure) 对比明暗不同的图像时，相似度非常低。SSIM 是一种常用的图像相似度度量方法，但是它对图像的亮度和对比度非常敏感。

解决这个问题的一种方法是对图像进行 normalize，例如使用 Min-MaxScaler 或 Z-ScoreNormalization 将图像的亮度和对比度 normalize 到同一个范围内，然后再使用 SSIM 对比。

Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')

# normalize 图像
img1_normalized = cv2.normalize(img1, None, 0.0, 1.0, cv2.NORM_MINMAX)
img2_normalized = cv2.normalize(img2, None, 0.0, 1.0, cv2.NORM_MINMAX)

# 计算 SSIM
ssim = cv2.SSIM(img1_normalized, img2_normalized)
print(ssim)

在上面的代码中，我们使用 cv2.normalize 函数对图像进行 normalize，然后使用 cv2.SSIM 函数计算 SSIM。

另外，你也可以使用其他方法来解决这个问题，例如使用 histogram matching 或 color correction 等。

希望这个解决方案能够帮助你解决问题。如果你有其他问题，请随时问我。