Python SSIM函数

学习使机器快乐 2019-06-07 01:53:38

使用了tf.image.ssim这个函数，可是结果给我返回这句话“Tensor("Mean_3:0", shape=(), dtype=float32)”，不知道什么意思，求大神指教！！！

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天天向上c 2019-10-21

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需要sess.run()

无需问津 2019-08-07

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tensorflow的函数不使用tf.run的话,返回的都是变量类型吧？你这问题比我还小白了

使用差分进化的关键帧提取实现 DE 以从视频流中提取关键帧的 Python 脚本。存储库包含五个 python 脚本： DE_SSIM.py 此脚本使用平均 SSIM 作为适应度函数。输入：JPEG 图像（视频中的帧）输出：包含所有提取的关键帧的 GIF 图像。 DE_Entropy.py 该脚本使用平均熵差作为适应度函数。输入：JPEG 图像（视频中的帧）输出：包含所有提取的关键帧的 GIF 图像更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

CycleGAN_ssim 该项目是项目的扩展。实现和训练有素的周期一致剖成对抗性网络（CycleGAN）如在所描述的具有不同的，具体地SSIM损失，损耗L1，L2损失和它们的组合，以产生更好的视觉质量的图像。图1：CycleGAN工作对于CycleGAN实现与L1损失是指。对于官方CycleGAN执行读取。先决条件 Python 3.3以上 Tensorflow 1.6+ 枕头（PIL）（可选）用法训练模型： > python train_cycleGAN_loss.py --data_path monet2photo --input_fname_pattern .jpg --model_dir cycleGAN_model --loss_type l1 data_path：具有trainA和trainB文件夹的目录的路径（具有这些特定名称（trainA，tra

简单的SSIM 实现SSIM丢失功能。实现在Pix2PixLoss.py 。一个测试示例在test.py

作业一：生成(图片lena)不同空间分辨率、不同灰度分辨率的图片比较它们的区别作业二：对随机一张灰度图片进行线性、分段线性、非线性的点运算，对比原图和进行灰度变化后的效果作业三：编程实现图像的平移，镜像和旋转，以及这三种几何变换的复合作业四：编程实现以下三种情况的傅里叶反变换，进而比较复原图像的区别，理解傅里叶变换后的幅度谱和相位谱作业五：复现何凯明的基于暗通道先验的图像去雾论文算法，并使用一些带雾图片，检验复现的效果作业六：实现维纳滤波，要求:比较信噪比未知，信噪比已知，图像和噪声自相关函数已知，这三种情况下的图像复原结果作业七：使用DPCM编码，对随机一张灰度图片进行编码和解码，比较不同量化器(1-bit,2-bit,4-bit,8-bit) 的重建图像区别，并计算重建图像的PSNR和SSIM值作业八：实现大津法和迭代法闽值分割，并实验比较两者的性能差别作业九：使用Opencv实现分水岭算法，并进行测试

采用求解正则化函数的方法求解图像去噪重建问题，并对修复结果使用pnsr和ssim方法进行评估，具体使用方法见文档中使用说明。

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