python函数实现图片滤波后的均方误差

要计算图片滤波后的均方误差，你可以按照以下步骤实现一个Python函数：

1. 导入必要的库和模块，如NumPy和OpenCV：

import numpy as np
import cv2

2. 创建一个函数来计算均方误差（Mean Squared Error，MSE）：

def calculate_mse(image1, image2):
    squared_diff = np.square(image1 - image2)
    mse = np.mean(squared_diff)
    return mse

3. 读取原始图像和滤波后的图像：

original_image = cv2.imread('path_to_original_image.jpg', 0)  # 以灰度图像方式读取原始图像
filtered_image = cv2.imread('path_to_filtered_image.jpg', 0)  # 以灰度图像方式读取滤波后的图像

4. 调用函数计算均方误差：

mse = calculate_mse(original_image, filtered_image)
print("Mean Squared Error:", mse)

请确保将 `'path_to_original_image.jpg'` 和 `'path_to_filtered_image.jpg'` 替换为你自己的图像文件路径。

这个函数将返回滤波后图像与原始图像之间的均方误差值。