python PSNR

PSNR是图像处理中常用的评价指标之一，用于衡量压缩后的图像与原始图像之间的相似度。PSNR的全称是Peak Signal-to-Noise Ratio，即峰值信噪比。它是通过计算原始图像和压缩后的图像之间的均方误差（MSE）来计算的，MSE越小，PSNR越大，表示压缩后的图像与原始图像之间的差异越小。通常情况下，PSNR的值越高，表示压缩后的图像质量越好。在Python中，可以使用NumPy和OpenCV等库来计算PSNR。

相关问题

opencv python psnr 示例

下面是一个简单的Python示例，演示如何使用OpenCV计算图像之间的峰值信噪比（PSNR）。

import cv2
import numpy as np

def calculate_psnr(img1, img2):
    # 计算峰值信噪比
    mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
    if mse == 0:
        return float('inf')
    max_pixel = 255.0
    psnr = 20 * np.log10(max_pixel / np.sqrt(mse))
    return psnr

# 读取原始图像和降噪后的图像
img1 = cv2.imread('original_image.jpg')
img2 = cv2.imread('denoised_image.jpg')

# 计算峰值信噪比
psnr = calculate_psnr(img1, img2)

# 打印结果
print('PSNR:', psnr)

在这个示例中，我们首先定义了一个`calculate_psnr()`函数，该函数采用两个图像作为输入，并计算它们之间的峰值信噪比。然后，我们读取原始图像和降噪后的图像，并使用`calculate_psnr()`函数计算它们之间的峰值信噪比。最后，我们将峰值信噪比打印到屏幕上。

请注意，这个示例假设原始图像和降噪后的图像的像素值范围为0到255。如果图像的像素值范围不同，需要根据实际情况进行调整。

python计算psnr

PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）是一种衡量图像或视频质量的指标，它可以用来评估原始图像与经过压缩或处理后的图像之间的相似程度。在Python中，可以使用以下代码计算PSNR：

import cv2
import numpy as np

def compute_psnr(original_img, compressed_img):
    # 读取图像
    img1 = cv2.imread(original_img)
    img2 = cv2.imread(compressed_img)
    
    # 将图像转换为浮点数
    img1 = img1.astype(np.float64)
    img2 = img2.astype(np.float64)
    
    # 计算MSE（均方误差）
    mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
    
    # 计算PSNR
    if mse == 0:
        return "Infinite"
    else:
        max_pixel = 255.0
        psnr = 20 * np.log10(max_pixel / np.sqrt(mse))
        return psnr

# 示例用法
psnr = compute_psnr("original.jpg", "compressed.jpg")
print("PSNR:", psnr)

请将`original_img`和`compressed_img`分别替换为原始图像和经过处理后的图像的文件路径。这段代码使用OpenCV库来读取图像，并利用NumPy库进行数值计算。最后，通过计算MSE和使用PSNR公式计算得出结果。