使用Tensorflow或PyTorch的图像相似性

我想比较两幅图像的相似性。因为我的目的是将给定的图像与大量的图像集合进行匹配，所以我想在GPU上运行比较

我遇到了

tf.image.ssim

和

tf.image.psnr

函数，但我无法仅找到和使用示例。Pytork中的解决方案也值得赞赏。因为我对CUDA和C语言没有很好的理解，所以我对在PyCuda中尝试内核感到犹豫

如果我阅读整个图像采集并存储为Tensorflow记录以备将来处理，这对处理是否有帮助

任何指导或解决方案，不胜感激。多谢各位

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编辑：-我只匹配相同大小的图像。我不想只做直方图匹配。我想做SSIM或PSNR实现的图像相似性。因此，我假设它在颜色、内容等方面类似，请查看tensorflow文档页（）上的示例：

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这应该适用于最新版本的tensorflow。如果使用旧版本，tf.image.ssim将返回一个张量（print不会给您一个值），但您可以调用.run（）对其求值。

PyTorch中没有PSNR或ssim的实现。您可以自己实现它们，也可以使用第三方软件包，就像我开发的那样

假设您已经安装了

torch

和

torchvision

，您可以使用

pip安装piqa

然后进行图像比较

导入火炬
从torchvision导入转换
从PIL导入图像
im1=Image.open（'path/to/im1.png'））
im2=Image.open（'path/to/im2.png'））
transform=transforms.ToTensor（）
x=transform（im1）.unsqueze（0）.cuda（）#.cuda（）用于GPU
y=变换（im2）.反求（0）.cuda（）
来自piqa进口psnr，ssim
打印（'PSNR:'，PSNR.PSNR（x，y））
打印（'SSIM:'，SSIM.SSIM（x，y））

我认为，提供您想要定义相似性的参数将有助于您获得更好的答案，您是否试图在大小、颜色分布、内容等方面进行匹配。尽量说得更具体些。我通读了文档，但是我们如何从返回的张量中得到相似性的百分比呢？您能为

max\u val

参数添加一些解释吗？max\u val是图像中值的范围。很可能255就足够了。看看上面提到的报纸。你不仅应该找到你要找的东西，还可以更好地了解它的工作原理和潜在的缺陷。你是指答案中附带的文档链接还是其他文章？你知道这个比例吗？这就是我主要寻找的。

im1 = tf.decode_png('path/to/im1.png')
im2 = tf.decode_png('path/to/im2.png')
print(tf.image.ssim(im1, im2, max_val=255))