SSIMULACRA 2 开源项目下载及安装教程

1. 项目介绍

SSIMULACRA 2 是一个感知度量工具，由 Jon Sneyers (Cloudinary) 开发，用于评估图像质量。它基于多尺度结构相似性指数测量（MS-SSIM），并在感知相关的颜色空间中计算，增加了两个不对称的误差映射，并使用两种不同的范数进行聚合。SSIMULACRA 2 能够有效地评估图像在压缩过程中产生的视觉质量损失，适用于各种图像压缩格式，如 JPEG、JPEG 2000、JPEG XL、WebP、AVIF 和 HEIC 等。

2. 项目下载位置

SSIMULACRA 2 项目的源代码托管在 GitHub 上。你可以通过以下命令克隆项目到本地：

git clone https://github.com/cloudinary/ssimulacra2.git

3. 项目安装环境配置

在安装 SSIMULACRA 2 之前，你需要确保系统中已经安装了以下依赖项：

• build-essential：包含编译工具链（如 gcc 和 make）。
• git：用于版本控制和代码克隆。
• libhwy-dev：高性能向量库。
• liblcms2-dev：颜色管理库。
• libjpeg62-turbo-dev：JPEG 图像处理库。
• libpng-dev：PNG 图像处理库。
• cmake：跨平台构建工具。
• ninja-build：快速构建系统。

以下是 Debian 系统上的安装命令示例：

sudo apt install build-essential git libhwy-dev liblcms2-dev libjpeg62-turbo-dev libpng-dev cmake ninja-build

环境配置示例

4. 项目安装方式

在克隆项目并安装所有依赖项后，你可以按照以下步骤进行安装：

1. 创建一个构建目录：

   mkdir build
   cd build
   

2. 使用 cmake 生成构建文件：

   cmake ../src -G Ninja
   

3. 使用 ninja 进行编译和安装：

   ninja ssimulacra2
   

安装过程示例

5. 项目处理脚本

SSIMULACRA 2 提供了一个简单的命令行工具，用于计算图像的感知质量分数。你可以使用以下命令来评估图像质量：

ssimulacra2 original.png distorted.png

该命令将返回一个在 -∞ 到 100 之间的分数，分数越高表示图像质量越好。

处理脚本示例

通过以上步骤，你已经成功下载、安装并配置了 SSIMULACRA 2 项目，并可以使用它来评估图像的感知质量。