psnr = calc_psnr(hr, preds)

时间: 2024-03-30 18:24:54 浏览: 96
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PSNR计算程序

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这段代码计算了图像重建的 PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio），其中 hr 是原始图像，preds 是重建图像。PSNR 是一种用于衡量图像质量的指标，它基于图像的峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio）。PSNR 越高，表示重建图像与原始图像的相似度越高。通常情况下，PSNR 值在 30 左右表示图像质量较差，而在 40 左右则表示图像质量较好。
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psnr C语言代码

标签: psnr C语言代码

import torch import numpy as np from math import exp import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable #计算PSNR SSIM RMSE函数 def compute_measure(x, y, pred, data_range): original_psnr = compute_PSNR(x, y, data_range) original_ssim = compute_SSIM(x, y, data_range) original_rmse = compute_RMSE(x, y) pred_psnr = compute_PSNR(pred, y, data_range) pred_ssim = compute_SSIM(pred, y, data_range) pred_rmse = compute_RMSE(pred, y) return (original_psnr, original_ssim, original_rmse), (pred_psnr, pred_ssim, pred_rmse) #计算MSE def compute_MSE(img1, img2): return ((img1 - img2) ** 2).mean() def compute_RMSE(img1, img2): if type(img1) == torch.Tensor:#判断数据类型，选择是torch还是numpy return torch.sqrt(compute_MSE(img1, img2)).item() else: return np.sqrt(compute_MSE(img1, img2)) #计算PSNR def compute_PSNR(img1, img2, data_range): if type(img1) == torch.Tensor: mse_ = compute_MSE(img1, img2) return 10 * torch.log10((data_range ** 2) / mse_).item() else: mse_ = compute_MSE(img1, img2) return 10 * np.log10((data_range ** 2) / mse_) #计算SSIM def compute_SSIM(img1, img2, data_range, window_size=11, channel=1, size_average=True):

这段代码是用来计算图像处理过程中一些评价指标的函数，包括PSNR、SSIM和RMSE。其中，PSNR是峰值信噪比，SSIM是结构相似性指标，RMSE是均方根误差。这些指标可以用来评价图像处理算法的效果，判断处理后的图像与原图...

psnr = get_psnr(y, y_est)怎么调整维纳滤波中Kaiser窗的宽度

# Compute the PSNR between the original and filtered images psnr = peak_signal_noise_ratio(img, img_filtered) return img_filtered, psnr 其中，beta通过np.exp(-beta * np.linspace(-1, 1, kernel....

psnr = batch_PSNR(Out, ISource, 1.) print('去噪噪PSNR', psnr)怎么结合到一起

你可以这样将它们结合起来： ...print('去噪噪PSNR', psnr) 这里使用了 PyTorch 内置的函数计算MSE（均方误差），然后用它计算PSNR。最后打印出PSNR的值。你可以将这段代码添加到你的程序中，用于计算PSNR。

function psnr_value = calculate_psnr(original_image, processed_image)

这是一个 MATLAB 函数，用于计算两个图像之间的峰值信噪比（PSNR）值。 输入参数： - original_image: 原始图像 - processed_image: 经过处理后的图像 输出参数： - psnr_value: 两个图像之间的 PSNR 值 下面是...

max_psnr = 0.0 psnr_list = [] max_psnr_index = 1 iteration = 1

这段代码定义了四个变量：max_psnr、psnr_list、max_psnr_index和iteration。其中，max_psnr用于保存PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）的最大值，初始值为0.0；psnr_list是一个列表，用于保存每次迭代的PSNR值；...

import tensorflow as tf def read_img(path): return tf.image.decode_image(tf.io.read_file(path)) def psnr(tf_img1, tf_img2): return tf.image.psnr(tf_img1, tf_img2, max_val=255) def _main(): t1 = read_img('D:/SteganoGAN-master/research/ruanjian.png') t2 = read_img('D:/SteganoGAN-master/research/outtt.png') with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) y = sess.run(psnr(t1, t2)) print(y) if __name__ == '__main__': _main()

这段代码使用TensorFlow计算两张图片之间的PSNR值。具体来说，它使用了TensorFlow中的tf.image.decode_image()函数读取图片，并将其作为参数传递给tf.image.psnr()函数，该函数计算两张图片的PSNR值。最后，使用...

from PIL import Image import numpy as np import io # 读取原始图像和压缩后图像 original_img = Image.open('test.jpg') compressed_img = Image.open('test_compressed.jpg') # 将图像转换为 NumPy 数组 original_img_arr = np.array(original_img) compressed_img_arr = np.array(compressed_img) # 计算原始图像大小 original_size = original_img_arr.nbytes # 计算压缩后图像大小 compressed_size = compressed_img_arr.nbytes # 计算压缩率 compression_ratio = compressed_size / original_size # 计算峰值信噪比（PSNR） mse = np.mean((original_img_arr - compressed_img_arr) ** 2) psnr = 10 * np.log10(255**2 / mse) # 计算结构相似性指数（SSIM） from skimage.metrics import structural_similarity as ssim ssim_score = ssim(original_img_arr, compressed_img_arr, multichannel=True) # 计算峰值信噪比改进比（PSNR-HVS） from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio as psnr_hvs psnr_hvs_score = psnr_hvs(original_img_arr, compressed_img_arr, data_range=original_img_arr.max()) # 计算多样性信噪比（MS-SSIM） from skimage.metrics import multi_scale_ssim as ms_ssim ms_ssim_score = ms_ssim(original_img_arr, compressed_img_arr, data_range=original_img_arr.max(), win_size=11) # 计算复杂度压缩比（CPC） cpc = psnr / compression_ratio # 输出七种压缩率 print(f"Compression ratio: {compression_ratio:.4f}") print(f"Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR): {psnr:.2f}") print(f"Structural Similarity Index (SSIM): {ssim_score:.4f}") print(f"Peak Signal-to-Noise Ratio - HVS (PSNR-HVS): {psnr_hvs_score:.2f}") print(f"Multi-Scale Structural Similarity (MS-SSIM): {ms_ssim_score:.4f}") print(f"Complexity-Compression Ratio (CPC): {cpc:.2f}") print(f"Original size: {original_size:,}") print(f"Compressed size: {compressed_size:,}")ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (417,556,3) (418,558,3)

这个错误通常是由于两个数组的形状不匹配导致的。在您的情况下，您正在尝试将形状为(417,556,3)和(418,558,3)的两个数组进行广播操作，...然后，您可以将这两张图像转换为 NumPy 数组，并继续计算 PSNR、SSIM 等指标。

解释代码file_stego = imfinfo(name_stego); file_cover = imfinfo(name_cover); fs_stego = file_stego.FileSize * 8; fs_cover = file_cover.FileSize * 8; fi = fs_stego - fs_cover; stego = imread(name_stego); cover = imread(name_cover); psnr_huang = compute_psnr(stego, cover); t2 = clock; runtime = etime(t2,t1);

这段代码的作用是读取两张图片的信息，包括文件大小和像素大小，并计算其中一张图片的像素...然后，它使用 imread 函数读取这两张图片，并使用 compute_psnr 函数计算它们之间的 PSNR 值。最后，它记录程序运行时间。

from bm3d import bm3d_rgb from experiment_funcs1 import get_experiment_noise, get_psnr, get_cropped_psnr from PIL import Image import argparse import os import torch import numpy as np from torchvision.utils import save_image def main(): imagename = './test_image1/(1271).jpg' save_dir = 'test_result' save_path = 'noise' y = np.array(Image.open(imagename)) / 255 noise_type = 'g3' noise_var = 0.02 seed = 0 noise, psd, kernel = get_experiment_noise(noise_type, noise_var, seed, y.shape) z = np.atleast_3d(y) + np.atleast_3d(noise) y_est = bm3d_rgb(z, psd) psnr = get_psnr(y, y_est) print("PSNR:", psnr) y_est = np.minimum(np.maximum(y_est, 0), 1) z_rang = np.minimum(np.maximum(z, 0), 1) z_rang = torch.from_numpy(np.transpose(z_rang, (2, 0, 1))).float() y_est = torch.from_numpy(np.transpose(y_est, (2, 0, 1))).float() denoise_img_path = os.path.join(save_dir, 'denoised.jpg') save_image(y_est, denoise_img_path) noise_img_path = os.path.join(save_path, 'noise.jpg') save_image(z_rang, noise_img_path) if __name__ == '__main__': main()改为对灰度图处理

from experiment_funcs1 import get_experiment_noise, get_psnr, get_cropped_psnr from PIL import Image import argparse import os import torch import numpy as np from torchvision.utils import save_image ...
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double mypsnr(const char* ref_image, const char* obj_image) { cv::Mat image_ref = cv::imread(ref_image, cv::IMREAD_GRAYSCALE); cv::Mat image_obj = cv::imread(obj_image, cv::IMREAD_GRAYSCALE); double mse = 0; double div = 0; int width = image_ref.cols; int height = image_ref.rows; double psnr = 0; for (int v = 0; v < height; v++) { for (int u = 0; u < width; u++) { div = image_ref.at<uchar>(v, u) - image_obj.at<uchar>(v, u); mse += div * div; } } mse = mse / (width * height); psnr = 10 * log10(255 * 255 / mse); /*printf("%lf\n", mse); printf("%lf\n", psnr);*/ return psnr; }这个函数有数组越界和空指针的问题吗

根据你提供的代码，没有明显的数组越界或空指针的问题。但是，你需要确保ref_image和obj_image所指向的图像文件存在且读取成功，否则imread函数会返回空的Mat对象，造成空指针错误。 另外，你也需要确保两张图像的...

import cv2 import numpy as np def psnr(img1, img2): # 读取图片并转换为numpy数组 img1 = cv2.imread(img1, cv2.IMREAD_ANYDEPTH) img2 = cv2.imread(img2, cv2.IMREAD_ANYDEPTH) # 计算MSE和PSNR mse = np.mean((img1 - img2) ** 2) if mse == 0: return float('inf') else: max_pixel = 2 ** 16 - 1 # 对于16位深度的图像，像素值的最大值为2^16-1 psnr = 10 * np.log10((max_pixel ** 2) / mse) return psnr # 测试代码 if __name__ == '__main__': img1_path = '50-5s_X1.tif' img2_path = 'denoised_image(2).tif' psnr_value = psnr(img1_path, img2_path) print('PSNR value: {:.2f}'.format(psnr_value))

这段代码是一个计算图像相似度指标PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）的函数psnr，其中包含如下步骤： 1. 导入OpenCV和Numpy库。 2. 定义一个psnr函数，用于计算两张图片的PSNR值。该函数接收两个参数img1和img2...

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