用Python实现：输入一张RGB图片，输出该图片的质量信息，包括清晰度和信噪比等

在Python中，处理图像质量信息通常需要一些图像处理库，如PIL（Python Imaging Library）或者更现代的Pillow、OpenCV等。不过，计算图像的清晰度和信噪比并非直接内置的功能，而是需要通过特定算法来估计。

对于清晰度，常用的指标有SSIM（Structural Similarity Index），这是一种比较两张图像是不是“相似”的主观度量。对于信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR），则通常是通过对比原始图像和噪声去除后的图像来计算。

以下是一个简单的示例，展示如何使用Pillow库加载图片并尝试估算清晰度（这里我们只做简单示例，实际应用可能需要更复杂的算法）：

from PIL import Image
import numpy as np

def estimate_ssim(img_path):
    # 加载图片
    img = Image.open(img_path).convert('L')  # 转换成灰度图像以便于处理
    original = np.array(img)

    # 假设噪声去除后的图像作为参考
    noise_free_img = apply_noise_reduction(original)  # 这里假设有一个函数用于去除噪声

    # 计算SSIM
    from skimage.metrics import structural_similarity as ssim
    ssim_score = ssim(original, noise_free_img, multichannel=False)
    
    return ssim_score

# 对信噪比的处理会复杂得多，这里仅作简述：
def estimate_snr(img_path):
    noisy_img = ...  # 获取噪声增加的图像
    clean_img = ...  # 获取去噪后的图像

    # 基本上，SNR = signal_power / noise_power
    snr = calculate_signal_to_noise_ratio(clean_img, noisy_img)
    
    return snr

# 使用函数
img_quality_info = estimate_ssim('image.jpg'), estimate_snr('image.jpg')
print(f"图片的清晰度（SSIM）为：{img_quality_info[0]}")
print(f"图片的信噪比（SNR）为：{img_quality_info[1]}")