OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理和分析的功能
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类可以用于计算两个图像之间的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];
}
多尺度结构相似性指数（Multi-Scale Structural Similarity Index, MS-SSIM）：MS-SSIM是基于SSIM的一种改进方法，它在多个尺度上计算SSIM值，以提供更全面的图像质量评估。OpenCV中没有内置的MS-SSIM实现，但可以使用第三方库或自行实现。
学习的图像质量评估（Learned Image Quality Assessment, LIQA）：LIQA是一种基于深度学习的图像质量评估方法，它使用预训练的神经网络来评估图像质量。OpenCV中没有内置的LIQA实现，但可以使用其他库（如TensorFlow或PyTorch）实现。
请注意，这些方法可能需要调整参数以获得最佳结果，并且可能对不同类型的图像和应用场景有不同的效果。在选择评估方法时，请根据您的具体需求和应用场景进行选择。
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