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https://stackoverflow.com/a/49592509 여기 올라온 아이디어를 참고하였습니다 ^^

(현재의 scipy 버전에 맞게 살짝 수정했네요.)

 

Wasserstein distance에 대해서는 아래 문서를 참고하세요!

https://kionkim.github.io/2018/06/01/WGAN_1/

 

pilmode에 대해서는 아래 문서를 참고하세요 :)

https://imageio.readthedocs.io/en/stable/format_bmp-pil.html?highlight=pilmode#parameters-for-reading

 

 

 

from scipy.stats import wasserstein_distance
from imageio import imread
import numpy as np

def get_histogram(img):
  h, w = img.shape
  hist = [0.0] * 256
  for i in range(h):
    for j in range(w):
      hist[img[i, j]] += 1
  return np.array(hist) / (h * w)

a = imread('file01.jpg', pilmode='L')
b = imread('file02.jpg', pilmode='L')
a_hist = get_histogram(a)
b_hist = get_histogram(b)
dist = wasserstein_distance(a_hist, b_hist)
print(dist)

 

 

 

제가 테스트해보니 칼라 이미지에서는 아주 좋은 결과를 얻기는 어려운 것 같네요 ㅠㅠ

 

그럼 즐거운 불금 되세요! ^-^

 

작성자
이니스프리 110 Lv. (27%) 972790/985680EXP

당분간 일신상의 사정으로 쪽지나 댓글로 답변을 드리기 어렵습니다. 죄송합니다.

 

CSVpuymXAAAVVpd.jpg

댓글 1

이니스프리 작성자
profile image
https://github.com/jterrace/pyssim

참고로 Wasserstein distance와는 무관하지만 이 모듈도 괜찮은 것 같네요 ^^
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2020.07.13. 18:06

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"이니스프리님의 댓글"

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