niqe指标计算代码python

### 回答1：
NIQE全称是Natural Image Quality Evaluator，是一种用于图像质量评估的指标。NIQE的计算需要用到Python语言编写的代码，下面简单介绍一下相关的计算代码。

首先需要安装NIQE的Python库，在终端中执行以下命令：

pip install niqe

然后在Python中导入相应的库：

from niqe import niqe
from skimage.io import imread

其中，skimage是Python的一个图像处理库，用于读取图像数据。

接下来，读入需要评估的图像并将其转换为灰度图：

image = imread('image.jpg', as_gray=True)

接着使用niqe函数进行NIQE指标的计算：

score = niqe(image)

计算出来的score即为图像的NIQE指标评分。

需要注意的是，NIQE指标的计算依赖于其作者提供的模型，该模型需要包含在代码库中，否则计算会失败。同时，NIQE指标只能适用于自然图像，对于人工生成的图像效果不如其他评估指标。

### 回答2：
NIQE（Natural Image Quality Evaluator）是一种用于衡量图像质量的指标，用于评估图像的自然度、锐度、颜色饱和度和对比度等方面的品质，它是一种基于统计学方法的评价指标。

Python 语言提供了很多计算 NIQE 指标的工具包，其中比较常用的是 matlab2python 和 skimage 包。具体操作方法见下：

1. 导入需要使用的库

import numpy as np

import skimage

import skimage.color as color

import skimage.io as io

import skimage.data

2. 定义一个计算 NIQE 的函数

def NIQE(im):

# Load a reference set of pristine natural images

ref_imgs = skimage.io.imread_collection('refimgs/*.png')

np.random.seed(0)

ref_imgs_scaled = []

for img in ref_imgs:

img = img / 255.0

img = skimage.img_as_float(color.rgb2gray(img))

img = skimage.transform.rescale(img, 0.25, mode='reflect', multichannel=False)

ref_imgs_scaled.append(img)

N = len(ref_imgs_scaled)

mu_pris_ref_scaled, sigma_pris_ref_scaled = estimate_moments(ref_imgs_scaled)

# Step 2

P = np.zeros(N)

for i in range(N):

P[i] = norm_pdf_estimation(im, mu_pris_ref_scaled[i], sigma_pris_ref_scaled[i])

# Step 3

gamma = estimate_gamma(im)

# Step 4

alpha_est = estimate_alpha(im, gamma, P)

# Step 5

NIQE_score = alpha_est * gamma

return NIQE_score

3. 调用 NIQE 函数对图像进行计算

im = skimage.io.imread('test.png')

im = skimage.img_as_float(im)

NIQE_score = NIQE(im)

print(NIQE_score)

以上就是计算 NIQE 指标的基本方法，需要注意的是不同的计算工具包所用的函数和参数可能有所不同，可以根据自己的需要进行调整。

### 回答3：
Niqe指标是一种用于评估图像质量的指标，它可以通过Python代码进行计算。

以下是一个示例代码，用于计算Niqe指标：

import cv2
import numpy as np
import scipy.fftpack as fft

def niqe(img):

    # 载入参考模板
    ref = cv2.imread('niqe_model.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    
    # 对图像进行预处理
    img = np.float32(img)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img = img / 255.0
    
    # 计算DCT系数
    dct_img = fft.dct(fft.dct(img, axis=0), axis=1)
    
    # 制作掩模
    sigma_nsq = (0.1111)**2
    mask = (np.abs(dct_img) > sigma_nsq)

    # 计算局部特征
    mu = cv2.filter2D(img, -1, ref)
    mu_sq = mu ** 2
    sigma = np.sqrt(cv2.filter2D(img ** 2, -1, ref) - mu_sq)

    # 应用掩模并取平均
    masked_sigma = sigma[mask]
    niqe_val = np.mean(np.log(masked_sigma))

    return niqe_val

此代码使用了OpenCV、NumPy和SciPy库，其中包含了一些参数的默认值。在运行之前，需要确保参考模板“niqe_model.png”已经被正确载入。

要使用此代码计算图像的Niqe指标，只需要将图像传递给“niqe”函数即可。例如：

img = cv2.imread('image.jpg')
niqe_val = niqe(img)
print(niqe_val)

这将输出图像的Niqe指标值。此代码可以用于评估各种类型的图像，但需要注意的是，Niqe指标并不一定是适用于所有图像质量评估任务的最佳选择，因此，需要根据具体情况选择最适合的指标。