我有两个矩阵，我已经转换成灰度图像，我想找到它们之间的平均SSIM值（python）

例如，我有：

X = [[1,2,3],[4,5,6]]
Y = [[1,4,7],[5,5,1]]

a=np.array(X)
grayA=(a-np.amin(a))/(np.amax(a)-np.amin(a))

b=np.array(Y)
grayB=(b-np.amin(b))/(np.amax(b)-np.amin(b))

然而，当我

compare_ssim(grayA, grayB)

我得到了错误

ValueError: win_size exceeds image extent.  If the input is a multichannel (color) image, set multichannel=True.

我试过了

compare_ssim(grayA, grayB, multichannel = True)

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但是我仍然得到相同的错误。

产生错误是因为win_size的默认值是7和

np.any（（np.asarray（grayA.shape）-win\u size）<0）

要解决此问题，应将

win_size

定义为奇数，并小于任何图像尺寸。因此，在您的示例中，它应该是

win\u size=1

但是，当win_size等于1时，您需要设置

use_sample_convariance=False

，因为如果不是，代码需要除以0。因此，您的示例可以使用

compare\u ssim（灰度A、灰度B、win\u size=1、use\u sample\u convariance=False）

如果您的图像是7x7或更大，问题就会消失。例如：

X=np.random.rand（7,7）
Y=np.rand.rand（7,7）
比较_ssim（X，Y）