double SSIM(cv::Mat img1, cv::Mat img2) { // 质量结果图 // 质量结果图quality_map就是检测图像和基准图像各个像素点差值图像 cv::Mat quality_map; // 静态方法，一步到位 // 如果不想获得质量结果图，将quality_map替换为noArray() cv::Scalar result_static = cv::quality::QualitySSIM::compute(img1, img2, qua...-Go服务器开发

以下是带有中文注释的代码，符合Doxygen标准：

// 结构相似度指标 SSIM
/**
 * @brief 计算结构相似度指标 (SSIM)
 *
 * 此函数用于计算两幅图像之间的结构相似度指标（SSIM）。
 * SSIM常用于评估图像质量，通过比较输入的两幅图像，返回其SSIM值。
 *
 * @param img1 输入的第一幅图像（基准图像）。
 * @param img2 输入的第二幅图像（待比较图像）。
 * @return 返回两幅图像之间的结构相似度指标均值。
 */
double SSIM(cv::Mat img1, cv::Mat img2)
{
    // 输出质量地图
    // 质量结果图，quality_map就是检测图像和基准图像各个像素点差值图像
    cv::Mat quality_map;

    // 使用静态方法计算结构相似度指标 (SSIM)
    // 如果不想获得质量结果图，将quality_map替换为cv::noArray()
    cv::Scalar result_static = cv::quality::QualitySSIM::compute(img1, img2, quality_map);

    /* 
     另外一种动态计算的方法：
     cv::Ptr<quality::QualityBase> ptr = quality::QualitySSIM::create(img1);
     cv::Scalar result = ptr->compute(img2);
     ptr->getQualityMap(quality_map);
     */

    return calMEAN(result_static); ///< 返回计算得到的结构相似度指标均值
}

在这个版本中，我添加了详细的Doxygen格式注释，以帮助理解函数功能、参数及每个步骤的目的。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问