test_results = OrderedDict() test_results['psnr'] = [] test_results['ssim'] = []

这段代码是创建了一个有序字典 `test_results`，其中包含了两个空列表，分别命名为 `'psnr'` 和 `'ssim'`。

有序字典是 Python 中的一种数据结构，它可以保持插入元素的顺序，并且可以按照插入的顺序进行遍历。在这段代码中，使用了有序字典来存储测试结果，以便后续可以按照 `'psnr'` 和 `'ssim'` 的顺序进行处理和访问。

通过 `test_results['psnr']` 和 `test_results['ssim']` 可以访问到这两个空列表，这些列表用于存储测试结果中的 PSNR（峰值信噪比）和 SSIM（结构相似性）值。可以在后续的代码中，将具体的测试结果依次添加到这两个列表中。

相关问题

max_psnr = 0.0 psnr_list = [] max_psnr_index = 1 iteration = 1

这段代码定义了四个变量：max_psnr、psnr_list、max_psnr_index和iteration。其中，max_psnr用于保存PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）的最大值，初始值为0.0；psnr_list是一个列表，用于保存每次迭代的PSNR值；max_psnr_index表示PSNR最大值所在的迭代次数，初始值为1；iteration表示当前迭代的次数，初始值也为1。

from PIL import Image import numpy as np import io # 读取原始图像和压缩后图像 original_img = Image.open('test.jpg') compressed_img = Image.open('test_compressed.jpg') # 将图像转换为 NumPy 数组 original_img_arr = np.array(original_img) compressed_img_arr = np.array(compressed_img) # 计算原始图像大小 original_size = original_img_arr.nbytes # 计算压缩后图像大小 compressed_size = compressed_img_arr.nbytes # 计算压缩率 compression_ratio = compressed_size / original_size # 计算峰值信噪比（PSNR） mse = np.mean((original_img_arr - compressed_img_arr) ** 2) psnr = 10 * np.log10(255**2 / mse) # 计算结构相似性指数（SSIM） from skimage.metrics import structural_similarity as ssim ssim_score = ssim(original_img_arr, compressed_img_arr, multichannel=True) # 计算峰值信噪比改进比（PSNR-HVS） from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio as psnr_hvs psnr_hvs_score = psnr_hvs(original_img_arr, compressed_img_arr, data_range=original_img_arr.max()) # 计算多样性信噪比（MS-SSIM） from skimage.metrics import multi_scale_ssim as ms_ssim ms_ssim_score = ms_ssim(original_img_arr, compressed_img_arr, data_range=original_img_arr.max(), win_size=11) # 计算复杂度压缩比（CPC） cpc = psnr / compression_ratio # 输出七种压缩率 print(f"Compression ratio: {compression_ratio:.4f}") print(f"Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR): {psnr:.2f}") print(f"Structural Similarity Index (SSIM): {ssim_score:.4f}") print(f"Peak Signal-to-Noise Ratio - HVS (PSNR-HVS): {psnr_hvs_score:.2f}") print(f"Multi-Scale Structural Similarity (MS-SSIM): {ms_ssim_score:.4f}") print(f"Complexity-Compression Ratio (CPC): {cpc:.2f}") print(f"Original size: {original_size:,}") print(f"Compressed size: {compressed_size:,}")ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (417,556,3) (418,558,3)

这个错误通常是由于两个数组的形状不匹配导致的。在您的情况下，您正在尝试将形状为(417,556,3)和(418,558,3)的两个数组进行广播操作，但它们的形状不兼容。

根据您提供的代码，错误可能出现在以下几行中：

original_img_arr = np.array(original_img)
compressed_img_arr = np.array(compressed_img)

这两行代码将 PIL.Image 对象转换为 NumPy 数组。如果两个图像的大小不同，则它们的数组形状也不同，这可能导致广播错误。

您可以尝试查看这两张图像的大小，看看它们是否匹配。或者，您可以尝试调整图像的大小，使它们具有相同的形状，然后再将它们转换为 NumPy 数组。

例如，您可以使用 PIL 库中的 resize() 函数来调整图像的大小：

original_img = original_img.resize((width, height))
compressed_img = compressed_img.resize((width, height))

其中，width 和 height 是您想要的新图像的宽度和高度。然后，您可以将这两张图像转换为 NumPy 数组，并继续计算 PSNR、SSIM 等指标。