niqe python代码

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：

# 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。

相关问题

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：

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 python

### NIQE 实现的 Python 库与代码示例

对于图像质量评估，特别是无参考图像质量评价（No Reference Image Quality Evaluation），NIQE (Naturalness Image Quality Evaluator) 是一种常用的方法。虽然标准库如 OpenCV 并不直接提供 NIQE 的实现，但可以通过其他途径获得其实现。

#### 使用 `pyiqa` 库进行 NIQE 计算

`pyiqa` 是一个专注于图像质量评估的 Python 库，支持多种 IQA 方法，其中包括 NIQE。此库提供了简单易用的接口来计算不同类型的图像质量分数[^1]。

from pyiqa import create_metric
import cv2

# 创建 NIQE 质量评估器
niqe_metric = create_metric('niqe')

# 加载测试图片
img_path = 'test_image.png'
img_bgr = cv2.imread(img_path)

# 将 BGR 图像转换为灰度图
gray_img = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算 NIQE 得分
score = niqe_metric(gray_img)
print(f'Image NIQE score is {score}')

上述代码展示了如何利用 `pyiqa` 来加载一张图片并对其进行 NIQE 测评。需要注意的是，在实际操作前需确保已安装该库以及其依赖项。

为了获取更详细的帮助和支持，可以访问 [PyIQA GitHub 页面](https://github.com/Westlake-AI/pyiqa)，这里包含了更多关于配置环境的信息以及其他可用的功能介绍。