psnr python代码

psnr python代码如下所示：

import numpy as np
import math

def psnr(target, ref, scale):
    # target: 目标图像
    # ref: 参考图像
    # scale: 尺寸大小
    
    # 假设目标图像是RGB图像
    target_data = np.array(target)
    target_data = target_data[scale:-scale,scale:-scale]
    
    ref_data = np.array(ref)
    ref_data = ref_data[scale:-scale,scale:-scale]
    
    diff = ref_data - target_data
    diff = diff.flatten('C')
    
    rmse = math.sqrt(np.mean(diff ** 2.))
    
    return 20 * math.log10(1.0 / rmse)

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PSNR python代码

PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）是一种用于衡量图像或视频质量的指标，可以通过计算原始图像与压缩/恢复后的图像之间的峰值信噪比来评估图像的失真程度。下面是一个简单的Python代码示例，用于计算两个图像之间的PSNR值：

import cv2
import numpy as np

def calculate_psnr(original_image, compressed_image):
    # 读取原始图像和压缩/恢复后的图像
    img1 = cv2.imread(original_image)
    img2 = cv2.imread(compressed_image)

    # 将图像转换为灰度图像
    gray_img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray_img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算MSE（均方误差）
    mse = np.mean((gray_img1 - gray_img2) **2)

    # 计算PSNR值
    if mse == 0:
        psnr = float('inf')
    else:
        max_pixel_value = 255.0
        psnr = 20 * np.log10(max_pixel_value / np.sqrt(mse))

    return psnr

# 示例用法
original_image_path = 'original_image.jpg'
compressed_image_path = 'compressed_image.jpg'
psnr_value = calculate_psnr(original_image_path, compressed_image_path)
print("PSNR value:", psnr_value)

请注意，上述代码使用了OpenCV库来读取和处理图像。在运行代码之前，请确保已经安装了OpenCV库。另外，需要将`original_image.jpg`和`compressed_image.jpg`替换为实际的图像文件路径。

psnr代码 python ycbcr

以下是一个计算图像 PSNR（峰值信噪比）的 Python 代码示例，使用 YCbCr 颜色空间：

import cv2
import numpy as np

def calculate_psnr(img1, img2):
    # Convert images to YCbCr color space
    img1_yuv = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB)
    img2_yuv = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB)

    # Calculate MSE (Mean Squared Error)
    mse = np.mean((img1_yuv - img2_yuv) ** 2)

    # Calculate maximum pixel value
    max_pixel = np.max(img1_yuv)

    # Calculate PSNR
    psnr = 20 * np.log10(max_pixel / np.sqrt(mse))

    return psnr

# 读取两个图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 调用函数计算 PSNR
psnr_value = calculate_psnr(img1, img2)
print("PSNR:", psnr_value)

请确保图像文件 `image1.jpg` 和 `image2.jpg` 存在，或者根据你的需求修改文件名。这段代码使用 OpenCV 库进行图像处理和颜色转换，计算得到的 PSNR 值将被打印出来。