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OpenCV是一個開源的計算機視覺庫，它提供了許多用于圖像處理和分析的功能
double mae(const cv::Mat& src1, const cv::Mat& src2) {
cv::Mat diff;
cv::absdiff(src1, src2, diff);
return cv::mean(diff)[0];
}
cv::quality::QualitySSIM類可以用于計算兩個圖像之間的SSIM值。#include <opencv2/quality.hpp>
double ssim(const cv::Mat& src1, const cv::Mat& src2) {
cv::Ptr<cv::quality::QualityBase> ssim_algorithm = cv::quality::QualitySSIM::create(src1);
cv::Scalar score = ssim_algorithm->compute(src2);
return score[0];
}
多尺度結構相似性指數（Multi-Scale Structural Similarity Index, MS-SSIM）：MS-SSIM是基于SSIM的一種改進方法，它在多個尺度上計算SSIM值，以提供更全面的圖像質量評估。OpenCV中沒有內置的MS-SSIM實現，但可以使用第三方庫或自行實現。
學習的圖像質量評估（Learned Image Quality Assessment, LIQA）：LIQA是一種基于深度學習的圖像質量評估方法，它使用預訓練的神經網絡來評估圖像質量。OpenCV中沒有內置的LIQA實現，但可以使用其他庫（如TensorFlow或PyTorch）實現。
請注意，這些方法可能需要調整參數以獲得最佳結果，并且可能對不同類型的圖像和應用場景有不同的效果。在選擇評估方法時，請根據您的具體需求和應用場景進行選擇。
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