PSNR/SSIM是啥
时间: 2023-12-29 18:04:43 浏览: 28
PSNR是峰值信噪比的缩写,是一种衡量图像压缩质量的标准。它是通过比较原始图像和压缩后的图像之间的均方误差来计算的。SSIM是结构相似性的缩写,是一种衡量两幅图像之间相似度的标准。它是通过比较两幅图像的亮度、对比度和结构来计算的。MSE是均方差的缩写,是一种衡量两幅图像之间差异的标准。它是通过计算两幅图像像素之间的平均差的平方来计算的。
以下是一个计算两幅图片的PSNR、SSIM和MSE的Python代码示例,其中需要使用OpenCV库和skimage库:
```python
import cv2
import numpy as np
from skimage.measure import compare_ssim
# 读取两幅图片
img1 = cv2.imread('path/to/image1')
img2 = cv2.imread('path/to/image2')
# 计算PSNR
mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
if mse == 0:
psnr = 100
else:
psnr = 10 * np.log10(255.0**2 / mse)
# 计算SSIM
ssim = compare_ssim(img1, img2, multichannel=True)
# 计算MSE
mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
# 输出结果
print("PSNR: ", psnr)
print("SSIM: ", ssim)
print("MSE: ", mse)
```
相关问题
图像质量评估指标:PSNR / SSIM
图像质量评估指标中的PSNR(峰值信噪比)和SSIM(结构相似性)是常用的两种指标。PSNR用于衡量两张图像之间差异,例如压缩图像与原始图像、复原图像与ground truth。PSNR的最小值为0,数值越大表示两张图像的差异越小。PSNR的计算简单,物理意义清晰,但它不能很好地按人眼的感受来衡量图像的相似度。相比之下,SSIM考虑了人眼感知的特性,可以更好地评估图像的相似性。SSIM通过比较图像的亮度、对比度和结构相似性来度量两张图像之间的相似性。因此,对于评估图像的质量和相似性,可以综合使用PSNR和SSIM这两个指标。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [图像质量评估指标:PSNR / SSIM 原理及Python代码](https://blog.csdn.net/weixin_43605641/article/details/118088814)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
批量计算psnr和ssim
您可以使用Python中的OpenCV库来计算图像的PSNR和SSIM值。下面是一个示例代码:
```python
import cv2
import os
# 计算两张图像的PSNR和SSIM值
def calculate_psnr_ssim(img1_path, img2_path):
img1 = cv2.imread(img1_path)
img2 = cv2.imread(img2_path)
# 计算PSNR值
mse = cv2.meanSquaredError(img1, img2)
if mse == 0:
psnr = 100
else:
psnr = 20 * cv2.log10(255.0 / cv2.sqrt(mse))
# 计算SSIM值
ssim = cv2.SSIM(img1, img2)
return psnr, ssim
# 批量计算图像的PSNR和SSIM值
def batch_calculate_psnr_ssim(folder_path):
files = os.listdir(folder_path)
results = []
for i in range(len(files)):
for j in range(i + 1, len(files)):
img1_path = os.path.join(folder_path, files[i])
img2_path = os.path.join(folder_path, files[j])
psnr, ssim = calculate_psnr_ssim(img1_path, img2_path)
result = {
"img1": files[i],
"img2": files[j],
"psnr": psnr,
"ssim": ssim
}
results.append(result)
return results
# 示例:批量计算文件夹中所有图像的PSNR和SSIM值
folder_path = "/path/to/folder"
results = batch_calculate_psnr_ssim(folder_path)
print(results)
```
在上面的代码中,`calculate_psnr_ssim`函数计算两张图像的PSNR和SSIM值,`batch_calculate_psnr_ssim`函数批量计算文件夹中所有图像的PSNR和SSIM值。您可以根据自己的需求修改代码,比如修改文件夹路径、输出结果等。