Python 如何比较两个GLCM以找到相似性？

我想对两种纹理进行比较，以确定相似性。我使用以下代码获得了GLCM的功能：

import cv2
import numpy as np
from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops

img           = cv2.imread('images/test1_texture_blur.png', 0)
image_array   = np.array(img, dtype=np.uint8)
g             = greycomatrix(image_array, [1, 2], [0, np.pi/2], levels=256, normed=True, symmetric=True)
contrast      = greycoprops(g, 'contrast')
dissimilarity = greycoprops(g, 'dissimilarity')
homogeneity   = greycoprops(g, 'homogeneity')
energy        = greycoprops(g, 'energy')
correlation   = greycoprops(g, 'correlation')
ASM           = greycoprops(g, 'ASM')

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现在我有两个图像和它们的GLCM。如何比较呢？我的目标实际上是识别打印和扫描效果。

我有一个完全不同的想法，ssim（结构相似性指数）怎么样？是的。我比较了使用MSE和SSIM。它显示了良好的结果，但我想的是：这些参数是否足以进行比较？或者我需要更多的东西来提高结果的效率。SSIM非常适合比较两幅图像之间的相似性。但你这里所说的效率是什么意思@Kayalvizii的意思是我得到的总体结果。只有使用SSIM，才能得到正确的比较结果？我的目标是确定打印和扫描效果。我手上有数字纹理。我打印纹理并扫描它以验证它。这足以让SSIM只进行身份验证吗？在结果视图中是否有效？这就是我的观点。简言之，是的。SSIM做得很好。它甚至返回两个不同维度的相同图像的良好相似性分数！