# Structural Similarity

Bu fonksiyon bloğu, iki görüntü arasındaki benzerliği Yapısal Benzerlik İndeksi (SSIM) kullanarak değerlendirmek için tasarlanmıştır. İki görüntünün ne kadar benzer olduğunu gösteren bir benzerlik yüzdesi çıkışı sağlar.

## 📥 Girdiler <a href="#inputs" id="inputs"></a>

`Image Any` Karşılaştırma için birinci görüntü.

`Image Any` Birinci görüntü ile karşılaştırılacak ikinci görüntü.

## 📤 Çıktılar <a href="#outputs" id="outputs"></a>

`Similarity Percentage` İki giriş görüntüsü arasındaki benzerlik yüzdesini temsil eden sayısal bir çıktı. Bu değer %100'e ne kadar yakınsa, görüntüler o kadar benzerdir.

## 🕹️ Kontroller <a href="#controls" id="controls"></a>

Bu blok, kullanıcı girişi için herhangi bir kontrol içermez; bağlı olan görüntüler temelinde çalışır.

## 🎨 Özellikler <a href="#features" id="features"></a>

`Grayscale Conversion` Renkli görüntüleri otomatik olarak gri tonlamaya dönüştürerek benzerlik hesaplamasını basitleştirir.

`Similarity Scoring` Benzerliği nicelendirerek yüzde olarak çıkış sağlar, eşleşme kalitesini kolayca değerlendirmeyi sağlar.

## 📝 Kullanım Talimatları <a href="#usage" id="usage"></a>

1. **Connect Images**: İki görüntüyü girişlere bağlayın. Karşılaştırmanın geçerli olması için her iki görüntünün de aynı boyutta olduğundan emin olun.
2. **Evaluate**: Bloğu çalıştırın. Benzerliği hesaplayacak ve çıktı yüzdesini sağlayacaktır.

## 📊 Değerlendirme <a href="#evaluation" id="evaluation"></a>

Çalıştırıldığında, bu fonksiyon bloğu iki giriş görüntüsünü karşılaştırır ve bir benzerlik puanı verir. Görüntüler yakınsa, çıktı %100'e yakın olacaktır.

## 💡 İpuçları ve Püf Noktaları <a href="#tips-and-tricks" id="tips-and-tricks"></a>

<details>

<summary>Farklı Boyutları Yönetme</summary>

Her iki görüntünün de aynı boyutlarda olduğundan emin olun. Eğer boyutları farklıysa, bu bloğu kullanmadan önce boyutlarını ayarlamak için `Image Resize` fonksiyon bloğunu kullanmayı düşünün.

</details>

<details>

<summary>Görüntü Kalitesi Dikkate Alınmalı</summary>

Daha yüksek kaliteli görüntüler genellikle daha iyi benzerlik skoru verir. Farklı kalite veya sıkıştırma seviyelerindeki görüntülerle çalışırken, sonuçlar değişkenlik gösterebilir.

</details>

<details>

<summary>Öncesinde İşleme Yapın</summary>

Gürültü veya diğer artefakt içeren görüntüler için benzerlik sonuçlarını iyileştirmek adına, yapısal benzerlik karşılaştırmasını uygulamadan önce `Denoising` fonksiyon bloğunu kullanmayı düşünün.

</details>

## 🛠️ Sorun Giderme <a href="#troubleshooting" id="troubleshooting"></a>

<details>

<summary>Geçersiz Girdi Boyutları</summary>

Görüntü boyutu ile ilgili bir hata alıyorsanız, her iki giriş görüntüsünün de aynı boyutlarda olduğunu doğrulayın. Bir veya her iki görüntünün boyutunu ayarlamak için `Image Resize` fonksiyonunu kullanmanız gerekebilir.

</details>

<details>

<summary>Benzerlik Çıkışı Yok</summary>

Çıktı `None` ise, her iki giriş görüntüsünün de sağlandığından ve geçerli olduğundan emin olun. Ayrıca, giriş görüntülerinin boyutlarını kontrol ederek eşleşip eşleşmediğini doğrulayın.

</details>


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.augelab.com/turkish/fonksiyon-bloklari/image-transformations/analysis/structural-similarity.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.