帮我用Python写一个计算psnr的函数
时间: 2023-05-24 15:02:05 浏览: 177
当然,我可以帮您写一个计算 PSNR 的 Python 函数。PSNR 是衡量图像或视频质量的指标之一,表示峰信噪比。以下是这个函数:
```python
import math
import cv2
def psnr(img1, img2):
"""
计算两个图像之间的 PSNR。
"""
mse = ((img1.astype("float") - img2.astype("float")) ** 2).mean()
if mse == 0:
return float("inf")
return 20 * math.log10(255.0 / math.sqrt(mse))
```
其中,`img1` 和 `img2` 分别是两个要比较的图像,`cv2.imread()` 函数可以读取图像文件。这个函数返回两个图像之间的 PSNR 值。如果 PSNR 值越高,表示两张图像之间的相似度越高。
相关问题
请用python代码实现计算psnr和ssim
好的,下面是使用Python实现计算PSNR和SSIM的代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def psnr(img1, img2):
mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
if mse == 0:
return float('inf')
PIXEL_MAX = 255.0
return 20 * np.log10(PIXEL_MAX / np.sqrt(mse))
def ssim(img1, img2):
C1 = (0.01 * 255) ** 2
C2 = (0.03 * 255) ** 2
img1 = img1.astype(np.float64)
img2 = img2.astype(np.float64)
kernel = cv2.getGaussianKernel(11, 1.5)
window = np.outer(kernel, kernel.transpose())
mu1 = cv2.filter2D(img1, -1, window)[5:-5, 5:-5] # valid
mu2 = cv2.filter2D(img2, -1, window)[5:-5, 5:-5]
mu1_sq = mu1 ** 2
mu2_sq = mu2 ** 2
mu1_mu2 = mu1 * mu2
sigma1_sq = cv2.filter2D(img1 ** 2, -1, window)[5:-5, 5:-5] - mu1_sq
sigma2_sq = cv2.filter2D(img2 ** 2, -1, window)[5:-5, 5:-5] - mu2_sq
sigma12 = cv2.filter2D(img1 * img2, -1, window)[5:-5, 5:-5] - mu1_mu2
ssim_map = ((2 * mu1_mu2 + C1) * (2 * sigma12 + C2)) / ((mu1_sq + mu2_sq + C1) * (sigma1_sq + sigma2_sq + C2))
return np.mean(ssim_map)
# 读取图片
img1 = cv2.imread('img1.png')
img2 = cv2.imread('img2.png')
# 计算PSNR和SSIM
print('PSNR:', psnr(img1, img2))
print('SSIM:', ssim(img1, img2))
```
其中,`psnr()`函数计算PSNR,`ssim()`函数计算SSIM。需要注意的是,需要安装OpenCV库才能运行该代码。
如何用python计算图像的PSNR和SSIM
计算图像的PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)和SSIM(Structural Similarity)是图像质量评价的两个重要指标,可以用于评估图像的失真程度。在Python中,可以使用OpenCV库和skimage库来计算图像的PSNR和SSIM。
以下是使用OpenCV库计算图像的PSNR和SSIM的示例代码:
```python
import cv2
# 读取原始图像和失真图像
img1 = cv2.imread('original.png')
img2 = cv2.imread('distorted.png')
# 计算PSNR
psnr = cv2.PSNR(img1, img2)
# 计算SSIM
ssim = cv2.SSIM(img1, img2)
# 输出结果
print('PSNR:', psnr)
print('SSIM:', ssim)
```
以下是使用skimage库计算图像的PSNR和SSIM的示例代码:
```python
from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio as psnr
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim
from skimage.io import imread
# 读取原始图像和失真图像
img1 = imread('original.png')
img2 = imread('distorted.png')
# 计算PSNR
psnr_value = psnr(img1, img2)
# 计算SSIM
ssim_value = ssim(img1, img2, multichannel=True)
# 输出结果
print('PSNR:', psnr_value)
print('SSIM:', ssim_value)
```
需要注意的是,skimage库的SSIM函数需要设置参数`multichannel=True`,以处理彩色图像。另外,计算SSIM时,结果越接近1,表示两幅图像越相似;计算PSNR时,结果越大,表示两幅图像越接近。