图片相似度算法有人愿意翻译吗？

shituo · 发表于 2023-7-21 04:48:17

[C++] 纯文本查看 复制代码

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <float.h>

#define PI 3.14159265358979323846

// 定义结构相似性指数
double ssim(int *img1, int *img2, int width, int height, int sigma)
{
    double mu1, mu2, mu1_mu2, sigma1_pow, sigma2_pow, sigma12;
    double sum1, sum2, sum3, sum4;
    int x, y, i;
    double ssim_value = 0.0;

    // 计算每个像素的均值
    for (y = 0; y < height; y++) {
        for (x = 0; x < width; x++) {
            mu1 = mu2 = 0.0;
            for (i = -sigma; i <= sigma; i++) {
                if (y + i < 0 || y + i >= height)
                    continue;
                mu1 += img1[y + i * width + x];
                mu2 += img2[y + i * width + x];
            }
            mu1 /= (2 * sigma + 1);
            mu2 /= (2 * sigma + 1);
            mu1_mu2 += mu1 * mu2;
        }
    }

    // 计算每个像素的标准差
    for (y = 0; y < height; y++) {
        for (x = 0; x < width; x++) {
            sigma1_pow = sigma2_pow = 0.0;
            for (i = -sigma; i <= sigma; i++) {
                if (y + i < 0 || y + i >= height)
                    continue;
                sigma1_pow += (img1[y + i * width + x] - mu1) * (img1[y + i * width + x] - mu1);
                sigma2_pow += (img2[y + i * width + x] - mu2) * (img2[y + i * width + x] - mu2);
            }
            sigma1_pow /= (2 * sigma + 1);
            sigma2_pow /= (2 * sigma + 1);
            sigma12 += (sigma1_pow - pow(mu1_mu2, 0.5)) * (sigma2_pow - pow(mu1_mu2, 0.5));
        }
    }

    // 计算结构相似性指数
    for (y = 0; y < height; y++) {
        for (x = 0; x < width; x++) {
            sum1 += pow((img1[y * width + x] - mu1_mu2), 2);
            sum2 += pow((img2[y * width + x] - mu1_mu2), 2);
            sum3 += pow(sigma1_pow - pow(mu1_mu2, 0.5), 2);
            sum4 += pow(sigma2_pow - pow(mu1_mu2, 0.5), 2);
        }
        ssim_value += ((2 * mu1_mu2 * sigma12 + sum1 + sum2) /
                      (2 * sigma1_pow + 2 * sigma2_pow + sum3 + sum4));
    }

    return ssim_value / (width * height);
}

int main()
{
    int img1[] = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
    int img2[] = {0, 1, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
    int sigma = 3;
    int width = sizeof(img1) / sizeof(img1[0]);
    int height = sizeof(img1) / sizeof(img1[0]);
    double ssim_value = ssim(img1, img2, width, height, sigma);
    printf("SSIM value: %lf\n", ssim_value);

欢乐何在 · 发表于 2024-8-1 17:10:40

谢谢分享

像神一样飘渺 · 发表于 2023-10-18 10:49:26

学习一下

editabc · 发表于 2023-7-24 20:58:08

学习一下

亿万 · 发表于 2023-7-23 21:33:21

感谢分享

chencong5025 · 发表于 2023-7-23 12:52:11

翻译好了 Delphi

[Pascal] 纯文本查看 复制代码

function ssim(img1, img2: Tbytes; width, height, sigma: Integer): Double;
var
  mu1, mu2, mu1_mu2, sigma1_pow, sigma2_pow, sigma12: double;
  sum1, sum2, sum3, sum4: double;
  x, y, i: Integer;
  ssim_value: double;
begin
  // 计算每个像素的均值
  for y := 0 to height - 1 do
  begin
    for x := 0 to width - 1 do
    begin
      mu1 := 0;
      mu2 := 0;
      for i := -sigma to sigma do
      begin
        if (y + i < 0) or (y + i >= height) then
          continue;
        mu1 := mu1 + img1[y + i * width + x];
        mu2 := mu2 + img2[y + i * width + x];
      end;
      mu1 := mu1 / (2 * sigma + 1);
      mu2 := mu2 / (2 * sigma + 1);
      mu1_mu2 := mu1_mu2 + (mu1 * mu2);
    end;
  end;

  // 计算每个像素的标准差
  for y := 0 to height - 1 do
  begin
    for x := 0 to width - 1 do
    begin
      sigma1_pow := 0;
      sigma2_pow := 0;
      for i := -sigma to sigma do
      begin
        if (y + i < 0) or (y + i >= height) then
          continue;
        sigma1_pow := sigma1_pow + (img1[y + i * width + x] - mu1) * (img1[y + i * width + x] - mu1);
        sigma2_pow := sigma2_pow + (img2[y + i * width + x] - mu2) * (img2[y + i * width + x] - mu2);
      end;
      sigma1_pow := sigma1_pow / (2 * sigma + 1);
      sigma2_pow := sigma2_pow / (2 * sigma + 1);
      sigma12 := sigma12 + (sigma1_pow - Power(mu1_mu2, 0.5)) * (sigma2_pow - Power(mu1_mu2, 0.5));
    end;
  end;

  // 计算结构相似性指数
  for y := 0 to height - 1 do
  begin
    for x := 0 to width - 1 do
    begin
      sum1 := sum1 + power((img1[y * width + x] - mu1_mu2), 2);
      sum2 := sum2 + power((img2[y * width + x] - mu1_mu2), 2);
      sum3 := sum3 + power(sigma1_pow - power(mu1_mu2, 0.5), 2);
      sum4 := sum4 + power(sigma2_pow - power(mu1_mu2, 0.5), 2);
    end;
    ssim_value := ssim_value + ((2 * mu1_mu2 * sigma12 + sum1 + sum2) / (2 * sigma1_pow + 2 * sigma2_pow + sum3
      + sum4));
  end;
  Result := ssim_value / (width * height);
end;

li110 · 发表于 2023-7-23 10:25:22

已经顶贴，感谢您对论坛的支持！

bianyuan456 · 发表于 2023-7-21 19:47:36

已经顶贴，感谢您对论坛的支持！

396384183 · 发表于 2023-7-21 16:06:11

学习一下

学航 · 发表于 2023-7-21 15:57:52

[Python] 纯文本查看 复制代码

def ssim(img1: list, img2: list, width: int, height: int, sigma: int) -> float:
    """
    计算结构相似性指数
    :param img1:  图像1
    :param img2:  图像2
    :param width:  图像宽度
    :param height:  图像高度
    :param sigma:  高斯核标准差
    :return:
    """
    mu1, mu2, mu1_mu2, sigma1_pow, sigma2_pow, sigma12 = 0, 0, 0, 0, 0, 0
    sum1, sum2, sum3, sum4 = 0, 0, 0, 0
    ssim_value = 0.0

    # 计算每个像素的均值
    for y in range(height):
        for x in range(width):
            mu1 = mu2 = 0.0
            for i in range(-sigma, sigma + 1):
                if y + i < 0 or y + i >= height:
                    continue
                mu1 += img1[y + i * width + x]
                mu2 += img2[y + i * width + x]
            mu1 /= (2 * sigma + 1)
            mu2 /= (2 * sigma + 1)
            mu1_mu2 += mu1 * mu2

    # 计算每个像素的标准差
    for y in range(height):
        for x in range(width):
            sigma1_pow = sigma2_pow = 0.0
            for i in range(-sigma, sigma + 1):
                if y + i < 0 or y + i >= height:
                    continue
                sigma1_pow += (img1[y + i * width + x] - mu1) ** 2
                sigma2_pow += (img2[y + i * width + x] - mu2) ** 2
            sigma1_pow /= (2 * sigma + 1)
            sigma2_pow /= (2 * sigma + 1)
            sigma12 += (sigma1_pow - pow(mu1_mu2, 0.5)) * (sigma2_pow - pow(mu1_mu2, 0.5))

    # 计算结构相似性指数
    for y in range(height):
        for x in range(width):
            sum1 += (img1[y * width + x] - mu1_mu2) ** 2
            sum2 += (img2[y * width + x] - mu1_mu2) ** 2
            sum3 += (sigma1_pow - pow(mu1_mu2, 0.5)) ** 2
            sum4 += (sigma2_pow - pow(mu1_mu2, 0.5)) ** 2
        ssim_value += ((2 * mu1_mu2 * sigma12 + sum1 + sum2) /
                       (2 * sigma1_pow + 2 * sigma2_pow + sum3 + sum4))

    return ssim_value / (width * height)


_img1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
_img2 = [0, 1, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
_sigma = 3
_width = len(_img1)
_height = len(_img1) // _width
print("SSIM value:", ssim(_img1, _img2, _width, _height, _sigma))

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