我正在嘗試為大學專案撰寫這篇
我用的64*64水印
帶水印的圖片：
我得到的提取水印：
我使用 SSIM 計算了兩個水印之間的相似度：
from skimage.metrics import structural_similarity
original_Watermark = cv2.imread('Copyright.png')
extracted_watermark = cv2.imread('Extracted_Watermark.png')
# Convert images to grayscale
original_watermark = cv2.cvtColor(original_Watermark, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
extracted_Watermark = cv2.cvtColor(extracted_watermark, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Compute SSIM between two images
(score, diff) = structural_similarity(original_Watermark, extracted_Watermark, full=True)
print("SSIM = ", score)
我沒有對帶水印的影像進行任何修改，我得到的 SSIM 是 0.8445354561524052。但是根據論文，提取的水印的 SSIM 應該是 0.99。我不知道我的代碼有什么問題，兩天后我有截止日期，所以我真的需要幫助。提前致謝。
uj5u.com熱心網友回復：
有兩個問題：
- 在
Merge_W1_W2您使用intto 轉換時float，int這會為浮點表示不準確的數字引入錯誤（例如14.99999999999997）；這可以通過使用round來解決。 - 保存
cv2.imwrite('Watermarked_img.png', IDWT)是一種有損操作，因為它將值四舍五入為IDWT最接近的整數；如果您使用Watermarked_Image = IDWT，那么您將獲得完全相同的水印影像。
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