给出计算峰值信噪比、结构相似性指标、均方误差的代码

以下是Python代码示例，用于计算图像降噪的峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指标（SSIM）和均方误差（MSE）：

import cv2
import numpy as np
from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio, structural_similarity

# 读取原始图像和降噪后的图像
img_original = cv2.imread('original.png')
img_denoised = cv2.imread('denoised.png')

# 计算峰值信噪比
psnr = peak_signal_noise_ratio(img_original, img_denoised)
print('PSNR:', psnr)

# 计算结构相似性指标
ssim = structural_similarity(img_original, img_denoised, multichannel=True)
print('SSIM:', ssim)

# 计算均方误差
mse = np.mean((img_original - img_denoised) ** 2)
print('MSE:', mse)

其中，`cv2.imread()`函数用于读取图像文件，`peak_signal_noise_ratio()`函数和`structural_similarity()`函数来自于scikit-image库，用于计算PSNR和SSIM指标，`np.mean()`函数用于计算均方误差（MSE）。