写个python程序计算psnr
时间: 2024-06-17 13:07:15 浏览: 10
PSNR是一种用于衡量图像压缩质量的指标,可以通过编写Python程序来计算PSNR。计算PSNR需要比较两张图片的像素值,并计算它们之间的均方误差(MSE)。下面是一个简单的Python代码示例:
```
import cv2
import numpy as np
def psnr(img1, img2):
mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
if mse == 0:
return 100
PIXEL_MAX = 255.0
return 20 * np.log10(PIXEL_MAX / np.sqrt(mse))
# 加载两张图片
img1 = cv2.imread("image1.jpg")
img2 = cv2.imread("image2.jpg")
# 计算PSNR值
psnr_value = psnr(img1, img2)
print("PSNR值为:", psnr_value)
```
在这个示例中,我们首先使用OpenCV库加载两张图片。然后,我们定义一个名为“psnr”的函数,该函数接受两个图像作为输入,并返回它们之间的PSNR值。最后,我们在主程序中调用“psnr”函数,并将结果打印出来。
相关问题
计算两个图像的psnr
PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)是一种常用于衡量图像或视频质量的指标,它的计算公式如下:
PSNR = 10 * log10((MAX^2) / MSE)
其中,MAX是像素值的最大值(例如8位图像的MAX为255),MSE是均方误差(Mean Squared Error),它的计算公式如下:
MSE = (1 / (M * N)) * ∑(i=1 to M) ∑(j=1 to N) (I(i,j) - K(i,j))^2
其中,I表示原始图像,K表示经过压缩或处理后的图像,M和N分别表示图像的宽度和高度。
因此,计算两个图像的PSNR,需要先计算它们的MSE,然后带入公式计算PSNR值。具体步骤如下:
1. 将两个图像读入程序中,并转换为相同的数据类型(例如uint8)。
2. 计算两个图像的MSE值,即按照上述公式计算。
3. 根据上述公式计算两个图像的PSNR值。
下面是一个Python中计算两个图像PSNR的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def psnr(img1, img2):
mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
if mse == 0:
return float('inf')
max_pixel = 255.0
psnr = 10 * np.log10((max_pixel ** 2) / mse)
return psnr
# 读入图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')
# 将图像转换为uint8类型
img1 = img1.astype(np.uint8)
img2 = img2.astype(np.uint8)
# 计算PSNR值
psnr_value = psnr(img1, img2)
# 输出结果
print('PSNR:', psnr_value)
```
其中,'img1.jpg'和'img2.jpg'分别表示要计算PSNR的两个图像文件。
psnr python
PSNR是峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio)的缩写,用于衡量图像质量的指标。计算PSNR的公式为:PSNR = 20 * log10(MAX / sqrt(MSE)),其中MAX表示像素值的最大可能取值(例如255),MSE表示均方误差(Mean Squared Error)。
根据引用提供的代码,你可以使用OpenCV和NumPy库来计算图像的PSNR。在这个代码示例中,首先将图像转换为YCbCr格式,然后只计算Y分量的PSNR。具体的实现步骤如下:
1. 导入必要的库:import cv2 as cv, import numpy as np, import math。
2. 定义一个名为psnr的函数,该函数接受两个图像作为输入参数,计算它们的PSNR,并返回结果。PSNR的计算公式为20 * log10(255 / sqrt(mse)),其中mse表示均方误差。
3. 定义一个名为main的函数,该函数是程序的入口点。
4. 在main函数中,使用cv.imread函数读取原始图像和压缩后的图像。
5. 调用psnr函数,传入这两个图像作为参数,并将结果赋值给变量res。
6. 使用print函数打印结果。
根据引用提供的代码,你也可以使用第三方库scikit-image来计算图像的PSNR。这个库中有一个名为peak_signal_noise_ratio的函数可以直接计算图像的PSNR。具体的实现步骤如下:
1. 导入必要的库:from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio as psnr, from PIL import Image, import numpy as np。
2. 使用Image.open函数打开原始图像和压缩后的图像,并使用np.array函数将它们转换为NumPy数组。
3. 调用psnr函数,传入这两个图像作为参数,并将结果打印出来。
根据引用提供的修改后的代码,你也可以使用PIL库和NumPy库来计算图像的PSNR。具体的实现步骤如下:
1. 导入必要的库:from PIL import Image, import numpy as np。
2. 使用Image.open函数打开原始图像和压缩后的图像,并使用np.array函数将它们转换为NumPy数组。同时,将数组的数据类型设置为float64。
3. 定义一个名为psnr的函数,该函数接受两个图像作为输入参数,计算它们的PSNR,并返回结果。PSNR的计算公式为20 * log10(255 / sqrt(mse)),其中mse表示均方误差。
4. 在main函数中,调用psnr函数,传入这两个图像作为参数,并将结果打印出来。
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