skimage mae python

skimage模块是Scikit-Image库的一部分，它提供了许多用于图像处理和计算机视觉的功能。然而，MAE(Mean Absolute Error)这个指标并不是skimage模块中的函数或方法，它通常在机器学习和统计学中使用。如果你想计算MAE，你可以使用scikit-learn库中的mean_absolute_error函数。下面是一个使用该函数计算MAE的例子:

from sklearn.metrics import mean_absolute_error

y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]

mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print("MAE:", mae)

相关问题

我想计算下两组医学图像的mae，psnr，ssim，你能帮我用Python写一个具体代码吗？

当然可以，以下是一个使用Python计算两组医学图像的MAE、PSNR、SSIM的示例代码：

import skimage.measure as measure
from skimage import io
import numpy as np

# Load images from files
img1 = io.imread('path/to/image1.png', as_gray=True)
img2 = io.imread('path/to/image2.png', as_gray=True)

# Convert images to numpy arrays
img1 = np.array(img1)
img2 = np.array(img2)

# Compute mean absolute error (MAE)
mae = np.sum(np.abs(img1 - img2)) / img1.size

# Compute peak signal-to-noise ratio (PSNR)
max_pixel = 1.0
mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
psnr = 20 * np.log10(max_pixel / np.sqrt(mse))

# Compute structural similarity index (SSIM)
ssim = measure.compare_ssim(img1, img2)

# Print the results
print("MAE: ", mae)
print("PSNR: ", psnr)
print("SSIM: ", ssim)

请将 "path/to/image1.png" 和 "path/to/image2.png" 更改为实际的两幅图像的路径。此代码将为您计算MAE、PSNR和SSIM，并在控制台输出结果。

我想计算下两组dicom医学图像的mae，psnr，ssim，你能帮我用Python写一个具体代码吗？

当然可以。请提供两组dicom医学图像的路径及文件名，并告诉我您要计算的指标。以下是Python代码实现mae，psnr和ssim计算的示例代码：

import numpy as np
import pydicom
import skimage.measure

# 读取两组Dicom文件
image1 = pydicom.dcmread('path/to/image1.dcm').pixel_array
image2 = pydicom.dcmread('path/to/image2.dcm').pixel_array

# 计算MAE（Mean Absolute Error）
mae = np.mean(np.abs(image1 - image2))

# 计算PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）
psnr = skimage.measure.compare_psnr(image1, image2)

# 计算SSIM（Structural Similarity Index）
ssim = skimage.measure.compare_ssim(image1, image2)

# 输出结果
print('MAE:', mae)
print('PSNR:', psnr)
print('SSIM:', ssim)

请替换 'path/to/image1.dcm' 和 'path/to/image2.dcm' 为实际的文件路径和文件名，并根据您需要计算的指标输出即可。