图像处理评价指标mse python

图像处理评价指标MSE（Mean Squared Error）是衡量图像处理算法效果的一种常用指标。它表示原始图像与处理后图像像素值之间的差异程度的平方和的平均值。MSE越小，说明图像处理算法的效果越好。

在Python中，可以使用以下代码来计算图像处理评价指标MSE：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像和处理后图像
original_img = cv2.imread('original.jpg', 0)
processed_img = cv2.imread('processed.jpg', 0)

# 将图像转换为numpy数组
original_array = np.array(original_img)
processed_array = np.array(processed_img)

# 计算MSE
mse = np.mean((original_array - processed_array) ** 2)

print("图像处理评价指标MSE为:", mse)

请注意，代码中的'original.jpg'和'processed.jpg'分别表示原始图像和处理后图像的文件路径。你需要将其替换为你实际使用的图像路径。

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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [图像评价指标（python）](https://blog.csdn.net/m0_63172128/article/details/125856799)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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