视频质量评估指标 MSE的python代码

下面是视频质量评估指标 MSE 的 Python 代码：

import numpy as np

def mse(img1, img2):
    mse_value = np.mean((img1 - img2) ** 2)
    return mse_value

其中，`img1` 和 `img2` 分别为两张待比较的图片，返回的 `mse_value` 即为两张图片的 MSE 值。

相关问题

视频质量评估指标PSNR的代码

可以使用以下Python代码计算图像的PSNR值：

import cv2
import numpy as np

def psnr(img1, img2):
    mse = np.mean((img1 - img2)**2)
    if mse == 0:
        return float('inf')
    max_pixel = 255.0
    psnr = 20 * np.log10(max_pixel / np.sqrt(mse))
    return psnr

# 用法示例
img1 = cv2.imread("img1.png")
img2 = cv2.imread("img2.png")
print(psnr(img1, img2))

其中 `img1` 和 `img2` 为两张需要比较的图片。函数返回值为它们之间的PSNR值。

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。