python求取PSNR

在Python中求取PSNR的方法可以使用以下代码：

import numpy as np
import math

def psnr(target, ref):
    # 将图像格式转为float64
    target_data = np.array(target, dtype=np.float64)
    ref_data = np.array(ref,dtype=np.float64)
    
    # 直接相减，求差值
    diff = ref_data - target_data
    
    # 按顺序将三维矩阵拉平
    diff = diff.flatten('C')
    
    # 计算MSE值
    mse = np.mean(diff ** 2.)
    
    # 计算PSNR值
    psnr = 20 * math.log10(255.0 / math.sqrt(mse))
    
    return psnr

这个函数可以计算两幅图像的PSNR值。函数接受两个参数，分别是目标图像和参考图像。请确保目标图像和参考图像的格式相同（可以是numpy的float64格式或者uint8格式）。函数会返回计算得到的PSNR值。

相关问题

PSNR python

PSNR（Peak Signal-Noise Ratio）是一种衡量图像质量和编码效率的指标，通常用于比较两个数字信号重建的质量，如在图像处理和视频压缩领域。在Python中，计算PSNR通常涉及到以下步骤：

1. **读取原始图像和对比图像**：首先加载待比较的两幅图像，通常是原图和经过某种处理后的重构图。

2. **像素级计算**：对于每一个像素点，分别取其值和对应位置的重构值，然后平方差除以最大可能值（两者均减去均值，避免零分母），得到单像素的信噪比。

3. **平均值**：将所有像素的信噪比求平均，得到整个图像的PSNR值。

4. **转换为dB表示**：由于PSNR通常以分贝(dB)的形式给出，需要将结果乘以10并取对数来得到最终的数值。

在Python中，可以使用`scikit-image`库中的函数来进行PSNR计算，例如`skimage.measure.compare_psnr()`。如果你有具体的图像数据，我可以展示一个简单的例子。

from skimage.measure import compare_psnr
import numpy as np

# 假设img1和img2分别是原始图像和重构图像的numpy数组
psnr_value = compare_psnr(img1, img2)
print(f"PSNR value: {psnr_value} dB")

python中calculate_psnr函数

在Python中，`calculate_psnr()`通常是指计算 Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 的函数。PSNR是一种用于评估图像质量损失的指标，它衡量了原始图像与处理后的图像之间的差异程度。PSNR值越高，表明图像质量越好。

这个函数一般会接受两个参数，一个是参考图像（通常是未经压缩或噪声较小的原图），另一个是处理后的图像。函数内部会做像素级别的对比，计算每个像素点的均方误差（MSE），然后取其平均并求对数以得到dB值，公式大致如下：

def calculate_psnr(image1, image2):
    mse = np.mean((image1.astype('float') - image2.astype('float')) ** 2)
    if mse == 0:
        return float('inf')
    max_pixel_value = 255.0  # 或者根据图像深度调整
    psnr = 10 * np.log10(max_pixel_value**2 / mse)
    return psnr

在这个函数中，`np`代表NumPy库，`astype('float')`是为了将像素转换为浮点数以便进行精确的计算，`log10()`用于计算对数。注意，如果 MSE 等于零，这表示两张图片完全一致，此时 PSNR 被设置为无穷大。