opencv c++将一个视频文件添加椒盐噪声后命名为a，然后将a进行方框滤波降噪，并命名为b，如何计算a与b之间的psnr

要计算两个图像之间的 PSNR，可以使用 OpenCV 中的 `cv::PSNR` 函数。以下是一些基本的代码示例：

// 读取原始视频文件
cv::VideoCapture cap("original_video.mp4");

// 检查是否成功打开视频文件
if(!cap.isOpened()){
    std::cout << "Error opening video file" << std::endl;
    return -1;
}

// 读取视频帧并添加椒盐噪声
cv::Mat noisy_frame, original_frame, denoised_frame;
float noise_ratio = 0.1; // 噪声比例为10%
while(cap.read(original_frame)){
    cv::randu(noisy_frame, 0, 255);
    cv::threshold(noisy_frame, noisy_frame, 255 * noise_ratio, 255, cv::THRESH_BINARY);
    noisy_frame.copyTo(noisy_frame, 1 - noisy_frame / 255);
    original_frame.convertTo(original_frame, CV_32F);
    noisy_frame.convertTo(noisy_frame, CV_32F);
    cv::Mat noisy_channels[3];
    cv::split(noisy_frame, noisy_channels);
    cv::Mat original_channels[3];
    cv::split(original_frame, original_channels);
    for(int i = 0; i < 3; i++){
        noisy_channels[i] += original_channels[i];
    }
    cv::merge(noisy_channels, 3, noisy_frame);
    noisy_frame.convertTo(noisy_frame, CV_8U);
    // 保存带噪声的视频
    cv::imwrite("noisy_video.avi", noisy_frame);
}

// 读取带噪声的视频文件
cv::VideoCapture noisy_cap("noisy_video.avi");

// 检查是否成功打开视频文件
if(!noisy_cap.isOpened()){
    std::cout << "Error opening noisy video file" << std::endl;
    return -1;
}

// 对带噪声的视频进行方框滤波
cv::Mat noisy_frame, denoised_frame;
int filter_size = 3;
while(noisy_cap.read(noisy_frame)){
    cv::boxFilter(noisy_frame, denoised_frame, -1, cv::Size(filter_size, filter_size));
    // 保存降噪后的视频
    cv::imwrite("denoised_video.avi", denoised_frame);
}

// 读取降噪后的视频文件
cv::VideoCapture denoised_cap("denoised_video.avi");

// 检查是否成功打开视频文件
if(!denoised_cap.isOpened()){
    std::cout << "Error opening denoised video file" << std::endl;
    return -1;
}

// 计算视频帧之间的 PSNR
double psnr_sum = 0.0;
int num_frames = 0;
while(original_cap.read(original_frame) && denoised_cap.read(denoised_frame)){
    double psnr = cv::PSNR(original_frame, denoised_frame);
    psnr_sum += psnr;
    num_frames++;
}
double average_psnr = psnr_sum / num_frames;
std::cout << "Average PSNR: " << average_psnr << std::endl;

需要注意的是，在计算 PSNR 之前，必须对原始视频帧和降噪后的视频帧进行相同的数据类型转换。在上面的示例代码中，我们将原始视频帧和带噪声的视频帧转换为 `CV_32F` 类型，将降噪后的视频帧转换为 `CV_8U` 类型。如果原始视频帧是 `CV_8U` 类型，那么可以直接将带噪声的视频帧和降噪后的视频帧转换为 `CV_8U` 类型。