python计算图片处理前后SNR指标的代码

要计算图像处理前后的PSNR值，可以使用以下Python代码：

import math
import cv2
def psnr(img1, img2):
    mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
    if mse == 0:
        return float('inf')
    max_pixel = 255.0
    psnr = 20 * math.log10(max_pixel / math.sqrt(mse))
    return psnr

# 读取图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 计算PSNR值
psnr_value = psnr(img1, img2)
print("PSNR值为:", psnr_value)

其中，`img1`和`img2`是两个要比较的图像，可以使用OpenCV库中的`cv2.imread()`函数读取。`psnr()`函数接受这两个图像作为参数，并返回它们之间的PSNR值。在计算PSNR值时，需要先计算均方误差（MSE），然后使用以下公式计算PSNR值：

PSNR = 20 * log10(MAXp) - 10 * log10(MSE)

其中，`MAXp`是像素值的最大可能值（例如，对于8位图像，`MAXp`为255），`MSE`是均方误差。

除了PSNR值之外，还可以使用其他指标来评估语音质量，例如PESQ、STOI、SegSNR、LLR、WSS、CD、LSD、CSIG、CBAK和COVL。可以使用类似的方法来计算这些指标。