我想比较两张图片的相似度。由于我的目的是将给定图像与大量图像集合进行匹配，因此我想在 GPU 上运行比较。
我遇到了 tf.image.ssim 和 tf.image.psnr 函数，但我无法找到和工作的示例。 PyTorch 中的解决方案也值得赞赏。由于对 CUDA 和 C 语言不太了解，所以在 PyCuda 中尝试内核犹豫不决。
如果我读取整个图像集合并存储为 Tensorflow Records 以供将来处理，对处理有帮助吗？
任何指导或解决方案，非常感谢。谢谢。
编辑：- 我只匹配相同尺寸的图像。我不想只做直方图匹配。我想为图像相似性做 SSIM 或 PSNR 实现。所以，我假设它在颜色、内容等方面会相似
【问题讨论】：
标签： tensorflow image-processing pytorch
PyTorch 中没有实现 PSNR 或 SSIM。你可以自己实现它们，也可以使用第三方包，比如我开发的piqa。
假设您已经安装了torch 和torchvision，您可以使用
pip install piqa
然后进行图片对比
import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image
im1 = Image.open('path/to/im1.png')
im2 = Image.open('path/to/im2.png')
transform = transforms.ToTensor()
x = transform(im1).unsqueeze(0).cuda() # .cuda() for GPU
y = transform(im2).unsqueeze(0).cuda()
from piqa import psnr, ssim
print('PSNR:', psnr.psnr(x, y))
print('SSIM:', ssim.ssim(x, y))
【讨论】：
查看 tensorflow 文档页面 (link) 上的示例：
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))
这应该适用于最新版本的 tensorflow。如果你使用旧版本 tf.image.ssim 将返回一个张量（打印不会给你一个值），但你可以调用 .run() 来评估它。
【讨论】：
max_val 参数添加一些解释？