python求取PSNR
时间: 2023-10-30 21:07:49 浏览: 46
在Python中求取PSNR的方法可以使用以下代码:
```python
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
python深度学习psnr代码
PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)是图像处理中广泛使用的一种评价指标,它可以用来度量图像的清晰度和失真程度。Python深度学习代码可以实现计算图像的PSNR值。以下是一个简单的代码示例:
1. 导入相关的库:
```
import cv2
import numpy as np
```
2. 定义计算PSNR的函数:
```
def psnr(img1, img2):
mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
if mse == 0:
return 100
max_pixel = 255.0
psnr = 20 * np.log10(max_pixel / np.sqrt(mse))
return psnr
```
其中,img1和img2分别表示待比较的两幅图像。
3. 加载图片并进行PSNR计算:
```
# 读取图片
img1 = cv2.imread('img1.png')
img2 = cv2.imread('img2.png')
# 将图像转换为灰度图
gray_img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算PSNR值
psnr_value = psnr(gray_img1, gray_img2)
print("PSNR值为:", psnr_value)
```
在这个例子中,我们首先通过cv2.imread()函数加载了两幅图像,然后将它们转换为灰度图。最后,我们调用psnr()函数计算了两幅灰度图的PSNR值,并输出了结果。
需要注意的是,这个代码示例中只针对灰度图进行了处理。如果你需要计算彩色图像的PSNR值,你需要对RGB三个通道分别进行处理,然后将处理结果求平均值。
python批量计算psnr和ssim
你可以使用Python中的OpenCV库来计算图像的PSNR和SSIM值。以下是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算PSNR值
psnr = cv2.PSNR(gray1, gray2)
print("PSNR value is {}".format(psnr))
# 计算SSIM值
ssim = cv2.SSIM(gray1, gray2)
print("SSIM value is {}".format(ssim))
```
如果你需要批量计算多个图像的PSNR和SSIM值,你可以使用循环来遍历图像文件夹中的所有图像文件。以下是一个示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
import os
# 图像文件夹路径
img_folder = 'image_folder/'
# 遍历图像文件夹中的所有图像文件
for filename in os.listdir(img_folder):
# 读取图像
img = cv2.imread(os.path.join(img_folder, filename))
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算PSNR值
psnr = cv2.PSNR(gray1, gray2)
print("PSNR value of {} is {}".format(filename, psnr))
# 计算SSIM值
ssim = cv2.SSIM(gray1, gray2)
print("SSIM value of {} is {}".format(filename, ssim))
```
你需要将上面的代码中的`image_folder/`替换为你的图像文件夹的路径。