pycharm怎么计算im和im1的PSNR和SSIM

要计算图像的PSNR和SSIM，可以使用`skimage`库中的`compare_psnr`和`compare_ssim`函数。具体操作如下：

from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio, structural_similarity
import numpy as np

# 计算PSNR
psnr = peak_signal_noise_ratio(im, im1)
print('PSNR:', psnr)

# 计算SSIM
ssim = structural_similarity(im, im1)
print('SSIM:', ssim)

其中，`im`和`im1`分别是两张图像的数组，`peak_signal_noise_ratio`和`structural_similarity`分别是计算PSNR和SSIM的函数。执行上述代码后，会输出图像的PSNR和SSIM结果。

需要注意的是，PSNR和SSIM都是衡量两张图像相似度的指标，与图像大小和像素值无关。PSNR的值越大表示两张图像越相似，而SSIM的值在0到1之间，越接近1表示两张图像越相似。如果您要比较不同算法或不同参数对图像质量的影响，可以将同一图像使用不同算法或不同参数处理后再进行比较。