from evaluate import *

# 创建模拟图像数据用于测试
# img1_gray：原始灰度图像（可见光）
# img2_gray：变换后的灰度图像（红外模拟）
# fusion_img：融合图像（可见光 + 红外）
# ref_img_for_ssim：参考图像（可见光RGB）

# 创建基础灰度图像（梯度）
img1_gray = np.tile(np.linspace(50, 200, 256).astype(np.uint8), (256, 1))

# 模拟配准后的图像：加一点噪声和平移
img2_gray = np.roll(img1_gray, shift=5, axis=1)  # 平移模拟配准偏差
noise = np.random.normal(0, 5, img2_gray.shape).astype(np.uint8)
img2_gray = cv2.add(img2_gray, noise)

# 创建 RGB 可见光图（重复三个通道）
ref_img_for_ssim = cv2.merge([img1_gray] * 3)

# 创建融合图像（取两个灰度图平均后合并入RGB）
fusion_Y = cv2.addWeighted(img1_gray, 0.5, img2_gray, 0.5, 0)
fusion_img = cv2.merge([fusion_Y, img1_gray, img2_gray])

# 运行评价函数
scores = evaluate_all(img1_gray, img2_gray, fusion_img, ref_img_for_ssim)