质量评价指标plcc算出来是负的意味着什么

质量评价指标PLCC（Pearson Linear Correlation Coefficient）是用来衡量两个变量之间线性相关性的指标。当PLCC的值为负时，表示两个变量之间存在负相关关系。在图像质量评价中，PLCC的负值可能意味着压缩后的图像质量与原图像的质量存在负相关关系，即压缩后的图像质量越差，PLCC的值越低。这可能是由于压缩算法引入了较大的失真，导致压缩后的图像与原图像之间的相关性降低。因此，负的PLCC值表示压缩后的图像质量与原图像的质量之间存在较强的负相关关系。
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- *1* *2* *3* [图像质量评价方法PSNR+SSIM&&评估指标SROCC,PLCC](https://blog.csdn.net/u013185349/article/details/84526480)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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PLCC图像质量评估python代码

PLCC（Pearson Linear Correlation Coefficient）是一种用于评估图像质量的指标之一，可以用来衡量两个变量之间的线性关系的强度和方向。在图像质量评估中，PLCC通常用于比较两个图像之间的相似性。下面是一个基于Python的PLCC图像质量评估代码示例：

import cv2
import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr

# 读取两张图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算灰度图像的像素值的相关系数
corr, _ = pearsonr(gray1.ravel(), gray2.ravel())

# 输出相关系数
print("PLCC值：", corr)

在上面的代码中，我们使用OpenCV库读取了两张图像，并将它们转换为灰度图像。然后，我们使用Scipy库中的pearsonr函数计算了两个灰度图像的像素值之间的相关系数，并打印出PLCC值。

需要注意的是，这个示例代码只是对PLCC图像质量评估的简单实现。在实际应用中，可能需要更多的处理步骤和算法来更好地评估图像质量。

图像质量plcc完整代码

以下是使用Python实现计算图像质量PLCC的完整代码：

import cv2
import numpy as np

def plcc(img1, img2):
    # 计算两个图像的灰度值
    img1_gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img2_gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算两个图像的平均值和标准差
    img1_mean, img1_std = cv2.meanStdDev(img1_gray)
    img2_mean, img2_std = cv2.meanStdDev(img2_gray)

    # 计算协方差矩阵和相关系数矩阵
    covar = np.mean((img1_gray - img1_mean) * (img2_gray - img2_mean))
    img1_var = np.var(img1_gray)
    img2_var = np.var(img2_gray)
    corr_coef = covar / np.sqrt(img1_var * img2_var)

    return corr_coef

# 加载两张图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 计算PLCC值
plcc_value = plcc(img1, img2)

print('PLCC值:', plcc_value)

在上面的代码中，我们首先定义了一个`plcc`函数，该函数接受两个图像作为输入，并计算它们之间的PLCC值。接着，我们加载了两张图像，并使用`plcc`函数计算了它们之间的PLCC值。最后，我们打印出了PLCC值。