如何定义eval_psnr函数

`eval_psnr`通常是一个用于计算峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）的函数，在图像处理和机器学习领域中常用于比较两个图像的质量。PSNR越高，表示图像质量越好。以下是Python中如何定义一个简单的`eval_psnr`函数示例：

def eval_psnr(img1, img2, max_value=255):  # 假设img1和img2都是像素值范围0-255的numpy数组
    mse = np.mean((img1.astype(np.float64) - img2.astype(np.float64)) ** 2)
    if mse == 0:
        return float('inf')  # 当两幅图完全相同时，PSNR无穷大
    return 10 * np.log10(max_value**2 / mse)

# 使用方法
psnr = eval_psnr(reconstructed_image, original_image)

在这个例子中，`mse`代表均方误差，`np.log10`用来计算对数，最后乘以10得到分贝值。注意，这个函数假设输入图像的像素值范围是0到255，如果实际不是，需要调整`max_value`。