niqe python代码
时间: 2023-08-23 15:07:15 浏览: 386
当然,我可以给你一个简单的 Python 代码示例。以下是一个用于计算两个数字之和的程序:
```python
# 输入两个数字
num1 = float(input("请输入第一个数字:"))
num2 = float(input("请输入第二个数字:"))
# 计算两个数字之和
sum = num1 + num2
# 输出结果
print("两个数字的和为:", sum)
```
这段代码会提示用户输入两个数字,然后计算它们的和,并将结果打印出来。请注意,此代码假设用户输入的是有效的数字。如果用户输入的不是数字,则会引发错误。如需更复杂的示例,请提供更具体的要求。
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NIQE python代码
NIQE(Naturalness Image Quality Evaluator)是一种用于评估图像自然度质量的算法。以下是一个使用Python实现NIQE算法的示例代码:
```python
import numpy as np
import cv2
def compute_niqe(image_path):
# 读取图像
image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 计算图像的梯度
gradient_x = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
gradient_y = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
gradient_magnitude = np.sqrt(gradient_x**2 + gradient_y**2)
# 计算局部对比度
lc = cv2.GaussianBlur(gradient_magnitude, (7, 7), 0)
# 计算图像的自相关
autocorr = np.correlate(image.flatten(), image.flatten(), 'valid')[0]
# 计算NIQE得分
niqe_score = np.log10(np.var(gradient_magnitude) * np.var(lc) / autocorr)
return niqe_score
# 示例用法
image_path = 'path/to/image.jpg'
score = compute_niqe(image_path)
print("NIQE Score:", score)
```
请注意,以上代码仅提供了NIQE算法的基本实现,对于更复杂的图像处理和评估任务,可能需要进一步调整和优化。
niqe的python代码
以下是使用Python实现NIQE的代码:
```python
import numpy as np
import cv2
import torch
from torch.autograd import Variable
from scipy import signal
def niqe(img):
# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img = np.float32(img) / 255.0
# 计算局部方差
mu = signal.convolve2d(img, np.ones((8, 8)), mode='same', boundary='symm') / 64.0
mu_sq = mu * mu
sigma = np.sqrt(abs(signal.convolve2d(img * img, np.ones((8, 8)), mode='same', boundary='symm') / 64.0 - mu_sq))
# 计算局部对比度
structdis = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (7, 7))
mu = cv2.morphologyEx(mu, cv2.MORPH_OPEN, structdis)
sigma = cv2.morphologyEx(sigma, cv2.MORPH_OPEN, structdis)
lpc = sigma / mu
# 计算NIQE
niqe_features = []
niqe_features.append(np.mean(lpc))
niqe_features.append(np.std(lpc))
niqe_features.append(np.mean(sigma))
niqe_features.append(np.std(sigma))
niqe_features = np.array(niqe_features)
niqe_features = np.reshape(niqe_features, (1, niqe_features.shape[0]))
# 加载NIQE模型并计算NIQE分数
model = torch.load('niqe/niqe_model.pth')
niqe_features = Variable(torch.FloatTensor(niqe_features))
niqe_score = model(niqe_features)
return niqe_score.item()
```