Я новичок в сравнении изображений и использовании лыжного мага.
Я пытаюсь получить различие структурного сходства между несколькими изображениями, используя Compare_ssim. Я использую pairwise_distances, чтобы вернуть массив различий между 'n' изображениями.
Однако я получаю следующую ошибку:
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-40-8451bdf0c9e6>", line 1, in <module>
m = pairwise_distances(X, X, metric=computeDiff)
File "C:\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\metrics\pairwise.py", line 1432, in pairwise_distances
return _parallel_pairwise(X, Y, func, n_jobs, **kwds)
File "C:\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\metrics\pairwise.py", line 1067, in _parallel_pairwise
return func(X, Y, **kwds)
File "C:\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\metrics\pairwise.py", line 1088, in _pairwise_callable
out[i, j] = metric(X[i], Y[j], **kwds)
ValueError: setting an array element with a sequence.
Я попытался напечатать размер массива и размеры списков пары списков в массиве nd, возвращенных методом Compare_ssim, чтобы проверить, имеют ли они одинаковый размер.
from skimage.measure import compare_ssim
import imutils
import cv2
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances
import cvutils
import numpy as np
def computeDiff(x,y):
print(train_images[int(x)])
print(train_images[int(y)])
img1 = cv2.imread(train_images[int(x)])
img2 = cv2.imread(train_images[int(y)])
grayA = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
grayB = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
(score, diff) = compare_ssim(grayA, grayB, full=True)
diff = (diff * 255).astype("uint8")
print("SSIM: {}".format(score))
return diff
images_path = "ImagePath"
train_images = []
train_images = cvutils.imlist(images_path)
train_images = list(set(train_images))
X = np.arange(len(train_images)).reshape(-1, 1)
m = pairwise_distances(X, X, metric=computeDiff)
Я надеюсь, что кто-то может помочь указать, что не так с этим кодом и, если возможно, помочь исправить его.
Спасибо