比较Python中图像的更好方法

Question

我正在使用Scikits SSIM来计算两张图片的相似度，并且对于一个异常它工作正常。当有很多白色像素时（假设它是纯白色背景，具有非常简单的黑色轮廓形状），当实际形状实际上非常不同时，它将表示它们非常相似。

我尝试查找有关此问题的其他问题，但找不到准确回答我问题的问题。

某些代码：

from skimage.measure import compare_ssim
import numpy as np
import cv2

# With SSIM, compares image A to image B, and returns the result.
def compare_images(imageA, imageB):
    return compare_ssim(imageA, imageB)

# Loads an image with a given filepath with imread.
def load_images(filepath):
    picture = cv2.imread(filepath)

    # Convert the images to grayscale
    return cv2.cvtColor(picture, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# compare the images
original = load_images("images/images.png")
contrast = load_images("images/download.png")

result = compare_images(original, contrast)
print(result)

请记住，我只是Python新手。任何帮助都将受到欢迎。