ソースコード
＃import the necessary packages
from skimage.measure import structural_similarity as ssim
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2
％matplotlib inline
def mse(imageA, imageB):
＃the 'Mean Squared Error' between the two images is the
＃sum of the squared difference between the two images;
＃NOTE: the two images must have the same dimension
err = np.sum((imageA.astype("float") - imageB.astype("float")) ** 2)
err /= float(imageA.shape[0] * imageA.shape[1])
＃return the MSE, the lower the error, the more "similar"
＃the two images are
return err
def compare_images(imageA, imageB, title):
＃compute the mean squared error and structural similarity
＃index for the images
m = mse(imageA, imageB)
s = ssim(imageA, imageB)
＃setup the figure
fig = plt.figure(title)
plt.suptitle("MSE: %.2f, SSIM: %.2f" % (m, s))
＃show first image
ax = fig.add_subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(imageA, cmap = plt.cm.gray)
plt.axis("off")
＃show the second image
ax = fig.add_subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(imageB, cmap = plt.cm.gray)
plt.axis("off")
＃show the images
plt.show()
＃load the images -- the original, the original + contrast,
＃and the original + photoshop
original = cv2.imread("resize/re_pic006.jpg")
contrast = cv2.imread("resize/re_pic005.jpg")
shopped = cv2.imread("resize/re_pic003.jpg")
＃convert the images to grayscale
original = cv2.cvtColor(original, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
contrast = cv2.cvtColor(contrast, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
shopped = cv2.cvtColor(shopped, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
＃initialize the figure
fig = plt.figure("Images")
images = ("Original", original), ("Contrast", contrast), ("Photoshopped", shopped)
＃loop over the images
for (i, (name, image)) in enumerate(images):
＃show the image
ax = fig.add_subplot(1, 3, i + 1)
ax.set_title(name)
plt.imshow(image, cmap = plt.cm.gray)
plt.axis("off")
＃show the figure
plt.show()
＃compare the images
compare_images(original, original, "Original vs. Original")
compare_images(original, contrast, "Original vs. Contrast")
compare_images(original, shopped, "Original vs. Photoshopped")やったこと
http://kamonohashiperry.com/archives/699
上記のページの「以下は、類似度計算の実行用コードとなります。」
以降のプログラムを実行した際、
以下のようなエラーが起こりました。
原因はなんでしょうか？ご教示お願いします。
発生している問題・エラーメッセージ
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\Owner\compare.py", line 2, in <module>
from skimage.measure import structural_similarity as ssim
ImportError: cannot import name structural_similarity試したこと
％matplotlib inlineだと「％」にinvalid syntaxエラーが吐かれた。
なので＃でコメント化した。
python3.7でやっていたので元ページと同じくpython2.7にした。
補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
pip install ssimをやって、
ssim-0.2.2
をインストールした。
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checkベストアンサー
+2
その関数はライブラリのバージョンアップに伴い消滅しているようです。
http://scikit-image.org/docs/0.13.x/api/skimage.measure.html#skimage.measure.structural_similarity
代わりにこっちを使えば良いそうです。
http://scikit-image.org/docs/0.14.x/api/skimage.measure.html#skimage.measure.compare_ssim
追記
とりあえずデバッグ用に下の三行を入れてみてください。
# convert the images to grayscale
original = cv2.cvtColor(original, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
contrast = cv2.cvtColor(contrast, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
shopped = cv2.cvtColor(shopped, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
assert original is not None, "original"
assert contrast is not None, "contrast"
assert shopped is not None, "shopped"また、処理対象の画像ファイルはC:\Users\Owner\resize以下に（プログラムと一致した名前で）置いてあればたぶん大丈夫です。
実際にはプログラム実行時のカレントディレクトリが基準になるので、「上に書いた通りのディレクトリ構成になっている状態で、C:\Users\Ownerにcdしてから実行する」必要がありますが。
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hayataka2049
2018/12/04 05:48
インデントが潰れたりして読めないので、https://teratail.com/tour を参考にコードをコードブロックの中に入れてください
Q71
2018/12/04 21:49
発生している問題・エラーメッセージに書かれているものは、invalid syntax をコメントアウトした後のエラーですか？内容は、インポートしようとしているモジュールが見つからない、なので、インストールしたバージョンが正しいか確認してください。
Q71
2018/12/07 11:15
参照したページで使われているもののバージョンと、あなたがインストールしたもののバージョンは、一致していますか？
terertail
2018/12/11 02:23
時間があいてしまい申し訳ありません。バージョンは一致しています。強いて違うところは元ページではMacですがこちらはWindowsを使用しています。