开源项目 `image-similarity-measures` 使用教程

开源项目 image-similarity-measures 使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/im/image-similarity-measures

1. 项目的目录结构及介绍

image-similarity-measures/
├── image_similarity_measures/
│   ├── __init__.py
│   ├── quality_metrics.py
│   └── evaluate.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── test_quality_metrics.py
├── setup.py
├── README.md
├── LICENSE
└── requirements.txt

• image_similarity_measures/: 核心代码目录，包含主要的Python模块。
  • __init__.py: 初始化文件，使目录成为一个Python包。
  • quality_metrics.py: 包含各种图像相似度度量函数的实现。
  • evaluate.py: 用于评估图像相似度的脚本。
• tests/: 测试代码目录，包含单元测试。
  • __init__.py: 初始化文件，使目录成为一个Python包。
  • test_quality_metrics.py: 针对 quality_metrics.py 的单元测试。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。
• README.md: 项目说明文档。
• LICENSE: 项目许可证。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 evaluate.py，它位于 image_similarity_measures 目录下。这个文件提供了命令行接口，用于评估两张图像的相似度。

from image_similarity_measures.evaluate import evaluation

evaluation(org_img_path="example/lafayette_org.tif", pred_img_path="example/lafayette_pred.tif", metrics=["rmse", "psnr"])

3. 项目的配置文件介绍

项目没有显式的配置文件，但可以通过命令行参数或直接在代码中修改参数来配置。例如，在 evaluate.py 中，可以通过传递不同的参数来选择不同的评估指标。

from image_similarity_measures.evaluate import evaluation

evaluation(org_img_path="path/to/original/image.tif", pred_img_path="path/to/predicted/image.tif", metrics=["rmse", "psnr", "ssim"])

通过这种方式，可以根据需要选择不同的图像相似度度量方法。

image-similarity-measures :chart_with_upwards_trend: Implementation of eight evaluation metrics to access the similarity between two images. The eight metrics are as follows: RMSE, PSNR, SSIM, ISSM, FSIM, SRE, SAM, and UIQ. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/image-similarity-measures