Python TypeError:structural_similarity（）接受2个位置参数，但给出了8个

在python和opencv中计算两个灰度图像之间的相似性时，名为

compare_ssim（）

的函数报告错误

gray1=cv2.cvt颜色（frame1，cv2.COLOR\u bgr2灰色）
gray2=cv2.CVT颜色（frame2，cv2.COLOR_BGR2GRAY）
（分数，差异）=比较（灰度1，灰度2，满=真）

错误消息如下所示：

TypeError:structural_similarity（）接受2个位置参数，但给出了8个

这是库中的一个函数。从

\u structural\u similarity.py

文件。目录为

\skimage\measure\\u structural\u similarity.py

def compare_ssim（X，Y，win_size=None，gradient=False，
数据范围=无，多通道=假，高斯权重=假，
满=假，**kwargs）：
警告（'已弃用：skimage.measure.compare_ssim已移动到'
'skimage.metrics.structural_similarity.将从中删除'
“0.18版中的skimage.measure”，stacklevel=2）
返回结构相似性（X、Y、win_大小、渐变、，
数据范围、多通道、高斯权重、，
满载，**千克）

返回

行，此行显示错误消息

和

structural\u similarity（）

。此函数的目录为

\skimage\metrics\\u structural\u similarity.py

，函数如下：

def结构相似性（im1、im2、，
*,
win_size=None，gradient=False，data_range=None，
多通道=假，高斯加权=假，
满=假，**kwargs）：

问题是什么，为什么会这样

from skimage.metrics import structural_similarity

请尝试…

我尝试使用以下方法：

from skimage.metrics import structural_similarity as ssim
...
s = ssim(gray_image_1,gray_image_2)

这里，gray_image_1.shape=gray_image_2.shape=（420420）。 这对我很有用（python 3.6.6）

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`谢谢您的耐心等待。我已经解决了这个问题。

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这应该是函数调用错误。当我将头文件“from skimage.measures import compare_ssim”替换为from skimage.metrics import structural_similarity，并将函数调用替换为

（score，diff）=structural_similarity（gray1，gray2，full=True）

，编译成功，欢迎来到堆栈溢出。请将您的问题提供给您得到的异常的完整回溯，而不仅仅是最后的消息。它提到了一个你没有直接调用的函数，所以不明显哪里出了问题。我还为您的问题添加了一些标签，因此在编辑时，请仔细检查是否正确（并添加任何不合适的标签）。

compare\u ssim

是您编写的函数吗？如果是的话，也包括它的代码！如果它来自一个库，请说明它来自哪里。我在opencv库中没有看到

结构相似性

函数。你知道这个函数是从哪里来的吗？你提到了一个结构相似性文件，那是从哪里来的？此外，是否在某个地方有

结构相似性
函数的定义（即
def structural\u similarity（..）：
？而不是这个“compare\u ssim”