Rust图像相似度计算库dssim-core使用指南

简介

dssim-core是一个高效的Rust库，用于图像质量评估和结构相似性(SSIM)分析。它实现了DSSIM(结构相似性指数)算法，能够比较两幅图像的相似程度，返回一个0-1之间的相似度分数(0表示完全不同，1表示完全相同)。

主要特性

• 高性能的SSIM/DSSIM计算
• 支持多种图像格式
• 可调整的SSIM参数
• 线程安全设计

安装

在Cargo.toml中添加依赖：

[dependencies]
dssim-core = "3.0"
image = "0.24"  # 用于加载图像

基本使用方法

1. 比较两幅图像的相似度

use dssim_core::{Dssim, DssimImage};
use image::open;

fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // 初始化DSSIM评估器
    let dssim = Dssim::new();
    
    // 加载图像
    let img1 = open("image1.png")?.to_rgba8();
    let img2 = open("image2.png")?.to_rgba8();
    
    // 创建DssimImage
    let dssim_img1 = dssim.create_image(&img1)?;
    let dssim_img2 = dssim.create_image(&img2)?;
    
    // 计算相似度
    let (similarity, _) = dssim.compare(&dssim_img1, &dssim_img2);
    
    println!("图像相似度: {}", similarity);
    Ok(())
}

2. 与参考图像比较多个图像

use dssim_core::{Dssim, DssimImage};
use image::open;

fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let dssim = Dssim::new();
    let reference = dssim.create_image(&open("reference.png")?.to_rgba8())?;
    
    let test_images = ["test1.png", "test2.png", "test3.png"];
    
    for img_path in test_images.iter() {
        let test_img = dssim.create_image(&open(img_path)?.to_rgba8())?;
        let (similarity, _) = dssim.compare(&reference, &test_img);
        println!("{} 与参考图像的相似度: {}", img_path, similarity);
    }
    
    Ok(())
}

3. 自定义SSIM参数

use dssim_core::{Dssim, DssimImage, Ssim};
use image::open;

fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // 创建自定义SSIM配置
    let ssim = Ssim::new()
        .k1(0.01)  // 调整k1参数
        .k2(0.03)  // 调整k2参数
        .alpha(1.0)  // 亮度权重
        .beta(1.0)   // 对比度权重
        .gamma(1.0);  // 结构权重
    
    let dssim = Dssim::with_ssim(ssim);
    
    let img1 = dssim.create_image(&open("img1.png")?.to_rgba8())?;
    let img2 = dssim.create_image(&open("img2.png")?.to_rgba8())?;
    
    let (similarity, _) = dssim.compare(&img1, &img2);
    println!("自定义参数下的相似度: {}", similarity);
    
    Ok(())
}

高级用法

1. 获取差异图像

use dssim_core::{Dssim, DssimImage};
use image::{open, ImageBuffer, Rgba};

fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let dssim = Dssim::new();
    let img1 = dssim.create_image(&open("img1.png")?.to_rgba8())?;
    let img2 = dssim.create_image(&open("img2.png")?.to_rgba8())?;
    
    // 比较并获取差异图像
    let (similarity, diff_image) = dssim.compare(&img1, &img2);
    
    // 将差异图像转换为可显示的格式
    let (width, height) = diff_image.dimensions();
    let mut output = ImageBuffer::new(width, height);
    
    for (x, y, pixel) in diff_image.into_iter() {
        let value = (pixel * 255.0) as u8;
        output.put_pixel(x, y, Rgba([value, value, value, 255]));
    }
    
    output.save("difference.png")?;
    println!("相似度: {}, 差异图像已保存为difference.png", similarity);
    
    Ok(())
}

2. 批量处理图像比较

use dssim_core::{Dssim, DssimImage};
use image::open;
use std::path::Path;

fn compare_images(dir: &Path) -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let dssim = Dssim::new();
    let reference = dssim.create_image(&open(dir.join("reference.png"))?.to_rgba8())?;
    
    for entry in std::fs::read_dir(dir)? {
        let entry = entry?;
        let path = entry.path();
        if path.extension().and_then(|s| s.to_str()) == Some("png") 
            && path.file_name() != Some(std::ffi::OsStr::new("reference.png")) 
        {
            let test_img = dssim.create_image(&open(&path)?.to_rgba8())?;
            let (similarity, _) = dssim.compare(&reference, &test_img);
            println!("{:?} 相似度: {}", path.file_name().unwrap(), similarity);
        }
    }
    
    Ok(())
}

性能提示

1. 对于大量图像比较，可以重复使用Dssim实例，它是线程安全的
2. 如果图像尺寸不同，dssim-core会自动调整较小的图像尺寸以匹配较大的图像
3. 对于非常大的图像，考虑先调整大小再比较以提高性能

应用场景

• 图像质量评估
• 图像压缩效果分析
• 自动化测试中的视觉回归测试
• 图像处理算法优化
• 重复图像检测

dssim-core提供了简单而强大的API来进行图像相似度分析，是Rust生态中图像处理的重要工具之一。

完整示例

以下是一个完整的图像相似度比较示例，包含错误处理和命令行参数解析：

use dssim_core::{Dssim, DssimImage};
use image::open;
use std::path::PathBuf;
use structopt::StructOpt;

#[derive(Debug, StructOpt)]
#[structopt(name = "image-similarity", about = "比较两幅图像的相似度")]
struct Opt {
    /// 第一幅图像路径
    #[structopt(parse(from_os_str))]
    image1: PathBuf,
    
    /// 第二幅图像路径
    #[structopt(parse(from_os_str))]
    image2: PathBuf,
    
    /// 是否保存差异图像
    #[structopt(short, long)]
    diff: bool,
}

fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let opt = Opt::from_args();
    
    // 初始化DSSIM评估器
    let dssim = Dssim::new();
    
    // 加载并转换图像
    let img1 = open(&opt.image1)?.to_rgba8();
    let img2 = open(&opt.image2)?.to_rgba8();
    
    // 创建DssimImage
    let dssim_img1 = dssim.create_image(&img1)?;
    let dssim_img2 = dssim.create_image(&img2)?;
    
    // 比较图像
    let (similarity, diff_image) = dssim.compare(&dssim_img1, &dssim_img2);
    
    println!("图像相似度: {:.4}", similarity);
    
    // 如果需要保存差异图像
    if opt.diff {
        use image::{ImageBuffer, Rgba};
        
        let (width, height) = diff_image.dimensions();
        let mut output = ImageBuffer::new(width, height);
        
        for (x, y, pixel) in diff_image.into_iter() {
            let value = (pixel * 255.0) as u8;
            output.put_pixel(x, y, Rgba([value, value, value, 255]));
        }
        
        let diff_path = "difference.png";
        output.save(diff_path)?;
        println!("差异图像已保存为: {}", diff_path);
    }
    
    Ok(())
}

要运行此示例，需要在Cargo.toml中添加structopt依赖：

[dependencies]
structopt = "0.3"

运行示例：

cargo run -- --help  # 查看帮助
cargo run -- image1.png image2.png  # 基本比较
cargo run -- image1.png image2.png --diff  # 比较并保存差异图像