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　　基于Python的图片比较原文地址-how-to: Python比较两张图片-

　　看了作者的原文，感觉文章很好理解。根据个人理解编译成中文，不逐句翻译。因为找不到原文图片，文末个人测试图片来自网络。

　　原文主要用MSE(均方误差)和SSIM(结构化相似指数)来对比图片。环境python3/opencv3原文效果图

　　1.图片样本

　　观察上面三张图，左边是原图，中间是对比度调整后的图，右边是带logo的原图。通过观察可以知道，左边和中间的图片几乎一模一样，只是颜色稍微深一点，但是算出来的MSE显示左边和右边的图像更像。下面详细介绍一下。

　　2.MSE和SSIM

　　计算两张图片的均方差，参考码如下：

　　DEF MSE (imagea，imageb):err=NP . sum((imagea . astype( float )-imageb . astype( float )* * 2)ERR/=float(imagea . shape[0]* imagea . shape[1])返回ERR当然

　　来自sk映像。measure import compare _ MSE as MSE MSE很容易实现，但是判断图片相似度的时候有个问题，图片像素值之间的差异，不代表图片内容之间的差异，比如明暗。为了解决这一问题，早在2004年，王等人就提出了结构相似性指数。

　　计算公式：

　　显然SSIM比MSE更复杂，但关键点是SSIM试图对图像结构信息中的感知变化进行建模，而MSE实际上是对感知误差的估计。。

　　取值范围为SSIM[-1，1]，1代表完全相同。MSE因为是均方差，数值越小越一样，0代表完全相同。

　　SSIM撇油量的计算方法已打包直接使用。原文较早，structural_similarity已改为compare_ssim。

　　从skimage。衡量标准导入比较_ SSIM ASSSIM 3。新增了SK图像中mse的计算加入到图像比对中，结果表明与自构建函数的mse结果完全一致。

　　比较图像(imagea，imageb，title): m1=MSE (imagea，imageb) #构造函数m2=MSE _ ski (imagea，imageb) # skimage封装函数s=ssim(imageA，imageB)fig=PLT . figure(title)PLT . suptitle( MSE:% . 2f，MSE With Ski: %.2f，SSIM: %.2f%(m1，m2，s))ax=fig.add_subplot(1，2，1)plt.imshow(imageA，Cmap=plt.cm

　　(1)将原始图片的MSE和SSIM结果与其自身进行比较；

　　(2)比较调整原始图像对比度前后的MSE和SSIM结果；

　　(3)在将原始图像添加到标志之前和之后，比较MSE和SSIM结果；

　　原图和自己100%相似，所以MSE: 0，SSIM:1.0；

　　调整对比度前后对比，很明显图片不一样，MSE已经很大了，SSIM给出相似度0.78，那继续对比；

　　添加logo前后，MSE应该是大于对比度调整的，因为添加logo后图片内容发生了变化。我们可以看到调整对比度前后的MSE都变小了，SSIM给出了一个更合适的结果。

　　5.个人测试图片和代码参考我的github。

　　6.总结图片对比，可以用两种方法：MSE和SSIM。

　　MSE计算速度快，但是有一些缺点：(1)全图比较；(2)只处理图片的差异；

　　SSIM相对较慢。与全图比较相比，可以比较图片的局部信息结构。

　　那么用哪种方法呢？

　　一般来说，SSIM会给出更好的结果，但会消耗更多的资源；

　　在原作者看来，他更追求精准度的提高，所以更喜欢SSIM。

　　人是不一样的，根据自己的需求选择自己需要的方法。

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