SSIM算法：图像结构相似度检测与应用

图像的项目里，SSIM 算法还挺常用的，尤其是你想比较两张图像结构有没有差别时，用这个比对像素靠谱多了。它不是简单数像素点，而是从亮度、对比度和结构三个维度下手，挺讲究的。你要是做图像检索、医学影像那类对相似度要求高的，用它准没错。

SSIM 的原理其实不难懂，讲白了就是找出图像在视觉结构上的相似性。你可以直接用 Python 配合OpenCV或PIL来搞，加载两张图后，一行代码就能算出相似度。

比如下面这样：

from skimage.metrics import structural_similarity as ssim
import cv2

img1 = cv2.imread('img1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('img2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
similarity, _ = ssim(img1, img2, full=True)
print(f"SSIM: {similarity}")

整个过程挺快，响应也不错。文里还提到了SSIM 的优势和短板，比如面对图像几何变换时效果就没那么稳定了，还有计算量稍微大点，但影响不大，除非你一次跑上千张图。

如果你想拓展一下，看看多尺度的MS-SSIM、小波结构相似度也行，文末推荐了一堆相关算法资源，可以一口气看完。

如果你最近正好在搞图像质量，不妨试试 SSIM，代码也简单，改改就能用在你自己的项目里。