uiqm水下图像评价指标 python

在水下图像评价中，常用的指标有以下几种：

1. 亮度（Brightness）：反映图像的整体明暗程度，一般使用平均灰度值来表示。

2. 对比度（Contrast）：描述图像中不同区域之间的明暗差异程度，可以使用标准差或者动态范围来衡量。

3. 锐度（Sharpness）：反映图像轮廓的清晰程度，常用的指标包括梯度幅值、方差、频谱能量等。

4. 色彩饱和度（Color Saturation）：描述图像中颜色的鲜艳程度，可以使用颜色矩、色彩直方图等指标来衡量。

5. 噪声（Noise）：衡量图像中的干扰或者随机波动程度，可以使用信噪比（SNR）或者均方根误差（RMSE）来评估。

在Python中，你可以使用一些库来计算这些指标，例如OpenCV和scikit-image。以下是使用OpenCV计算亮度和对比度的示例代码：

import cv2

def calculate_brightness(image):
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    brightness = cv2.mean(gray_image)[0]
    return brightness

def calculate_contrast(image):
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    contrast = gray_image.std()
    return contrast

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 计算亮度和对比度
brightness = calculate_brightness(image)
contrast = calculate_contrast(image)

print("亮度：", brightness)
print("对比度：", contrast)

你可以根据需要，使用其他指标的计算方法进行相应的评价。