写一个用pycharm实现PSNR算法来评估图像质量

好的，以下是一个使用PyCharm实现PSNR算法来评估图像质量的例子：

import cv2
import math

def PSNR(original, compressed):
    mse = np.mean((original - compressed) ** 2)
    if mse == 0:
        return 100
    PIXEL_MAX = 255.0
    psnr = 20 * math.log10(PIXEL_MAX / math.sqrt(mse))
    return psnr

# 读取图像
img1 = cv2.imread('original.png')
img2 = cv2.imread('compressed.png')

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

# 计算PSNR
psnr = PSNR(gray1, gray2)
print("PSNR:", psnr)

在这个例子中，我们首先定义了一个函数PSNR来计算PSNR值。然后，我们使用cv2.imread()函数来读取原始图像和压缩后的图像，并使用cv2.cvtColor()函数将它们转换为灰度图像。最后，我们调用PSNR函数来计算PSNR值，并将结果打印出来。请注意，您需要确保在运行代码之前将原始图像和压缩后的图像放在正确的文件路径下。

相关问题

用pycharm求图像psnr

要计算图像的 PSNR 值，需要使用 Python 的图像处理库 Pillow 和 numpy。以下是一个简单的示例代码：

from PIL import Image
import numpy as np

def psnr(img1, img2):
    # 将图像转换为 numpy 数组
    arr1 = np.array(img1).astype('float')
    arr2 = np.array(img2).astype('float')

    # 计算 MSE 值
    mse = np.mean((arr1 - arr2) ** 2)

    # 计算 PSNR 值
    if mse == 0:
        return float('inf')
    else:
        max_val = 255.0
        psnr = 20 * np.log10(max_val / np.sqrt(mse))
        return psnr

# 加载图像
img1 = Image.open('image1.jpg')
img2 = Image.open('image2.jpg')

# 计算 PSNR 值
print('PSNR:', psnr(img1, img2))

其中，`img1` 和 `img2` 分别是要比较的两张图像。在这个示例中，我们使用 `Image.open()` 函数从文件中加载图像。如果你有图像的 numpy 数组，可以使用 `Image.fromarray()` 函数将其转换成 PIL 图像。

写一个在pycharm上彩色图像的游程编码代码并计算PSNR

以下是一个在 PyCharm 上实现彩色图像游程编码（Run-length Encoding）的 Python 代码，并计算图像的 PSNR 值：

import cv2
import numpy as np

# 游程编码
def run_length_encoding(img):
    rle = []
    rows, cols, channels = img.shape
    for c in range(channels):
        for i in range(rows):
            row = img[i,:,c]
            count = 0
            flag = False
            for j in range(cols):
                if row[j] and not flag:
                    flag = True
                    start = j
                elif not row[j] and flag:
                    flag = False
                    length = j - start
                    rle.append((c, i, start, length))
            if flag:
                length = cols - start
                rle.append((c, i, start, length))
    return rle

# 游程解码
def run_length_decoding(rle, shape):
    img = np.zeros(shape, dtype=np.uint8)
    for c, i, start, length in rle:
        img[i,:,c][start:start+length] = 255
    return img

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

# 加载图像并进行游程编码
img = cv2.imread('lena.png')
rle = run_length_encoding(img)

# 进行游程解码并计算 PSNR
img_decoded = run_length_decoding(rle, img.shape)
psnr = calculate_psnr(img, img_decoded)

print('PSNR:', psnr)

在上述代码中，我们首先使用 `cv2.imread()` 函数加载一张彩色图像，然后对其进行游程编码，并保存编码结果为 `rle`。接着，我们使用 `run_length_decoding()` 函数对编码结果进行解码，得到解码后的图像 `img_decoded`。最后，我们使用 `calculate_psnr()` 函数计算原始图像和解码后的图像之间的 PSNR 值，并将其输出到控制台中。

需要注意的是，上述代码中的 `run_length_encoding()` 和 `run_length_decoding()` 函数对每个通道分别进行处理。此外，PSNR 的计算结果越大，表示两幅图像之间的差异越小。一般来说，当 PSNR 值大于 30 时，人眼难以感知两幅图像之间的差异。