PSNR PYTHON

PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）是一种用于衡量图像或视频质量的指标，它可以用来评估原始图像与压缩或失真后的图像之间的差异程度。在Python中，可以使用OpenCV库来计算PSNR。

以下是使用Python计算PSNR的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def calculate_psnr(original_image, compressed_image):
    # 读取原始图像和压缩图像
    img1 = cv2.imread(original_image)
    img2 = cv2.imread(compressed_image)

    # 将图像转换为灰度图像
    gray_img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray_img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算MSE（Mean Squared Error）
    mse = np.mean((gray_img1 - gray_img2) ** 2)

    # 计算PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）
    psnr = 10 * np.log10((255 ** 2) / mse)

    return psnr

# 示例用法
original_image = "path/to/original_image.jpg"
compressed_image = "path/to/compressed_image.jpg"
psnr_value = calculate_psnr(original_image, compressed_image)
print("PSNR:", psnr_value)

请注意，上述示例代码中的`original_image`和`compressed_image`需要替换为实际的图像文件路径。