psnr = utils.eval_rec(points.numpy(), colors.numpy(), torch.cat((DC_coef, CT_q), 0).numpy(), Qstep, depth, inv_haar3D)

时间: 2023-06-12 12:06:33 浏览: 137
RAR

psnr+nc.rar_PSNR_PSNR.java_PSNR计算java_java psnr_psnr in java

这段代码中，首先将点云数据和颜色数据转换为numpy数组，然后将DC系数和CT系数拼接成一个数组，再将Qstep、depth和inv_haar3D作为参数传入utils.eval_rec函数中进行重建，并将重建结果计算PSNR值。其中DC系数是离散余弦变换(DCT)的低频系数，CT系数是离散小波变换(DWT)的高频系数，Qstep是量化步长，depth是小波分解的层数，inv_haar3D是三维小波反变换的函数。
阅读全文

相关推荐

rar

psnr.rar_psnr.m matlab_psnr算法matlab_信噪比_信噪比程序_图像信噪比

标题中的“psnr.rar_psnr.m matlab_psnr算法matlab_信噪比_信噪比程序_图像信噪比”表明这是一个关于使用MATLAB实现PSNR（峰值信噪比）算法的资源包，其中包含了计算图像信噪比的程序。在图像处理领域，PSNR是衡量...
zip

workspace05_bicubic+PSNR+SSIM.zip_K._PSNR_bicubic+PSNR+SSIM

PSNR.m 文件可能包含了计算PSNR的代码，你可以输入两个图像矩阵，该函数会返回它们之间的PSNR值。 接着，结构相似度指数（SSIM）是一种更为复杂的图像质量评估方法，它考虑了图像亮度、对比度和结构的相似性。...

from bm3d import bm3d_rgb from experiment_funcs1 import get_experiment_noise, get_psnr, get_cropped_psnr from PIL import Image import argparse import os import torch import numpy as np from torchvision.utils import save_image def main(): imagename = './test_image1/(1271).jpg' save_dir = 'test_result' save_path = 'noise' y = np.array(Image.open(imagename)) / 255 noise_type = 'g3' noise_var = 0.02 seed = 0 noise, psd, kernel = get_experiment_noise(noise_type, noise_var, seed, y.shape) z = np.atleast_3d(y) + np.atleast_3d(noise) y_est = bm3d_rgb(z, psd) psnr = get_psnr(y, y_est) print("PSNR:", psnr) y_est = np.minimum(np.maximum(y_est, 0), 1) z_rang = np.minimum(np.maximum(z, 0), 1) z_rang = torch.from_numpy(np.transpose(z_rang, (2, 0, 1))).float() y_est = torch.from_numpy(np.transpose(y_est, (2, 0, 1))).float() denoise_img_path = os.path.join(save_dir, 'denoised.jpg') save_image(y_est, denoise_img_path) noise_img_path = os.path.join(save_path, 'noise.jpg') save_image(z_rang, noise_img_path) if __name__ == '__main__': main()改为对灰度图处理

z_rang = torch.from_numpy(z_rang).unsqueeze(0).float() y_est = torch.from_numpy(y_est).unsqueeze(0).float() denoise_img_path = os.path.join(save_dir, 'denoised.jpg') save_image(y_est, denoise_img_...

import pandas as pd import numpy as np # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv('data.csv') # 将数据转换为 NumPy 数组 data = data.to_numpy() # 将数据重塑为三维数组 data = data.reshape((data.shape[0], data.shape[1] // 3, 3)) # 训练模型 model = cnn_model(input_shape=data.shape[1:]) model.fit(data, data, epochs=10, batch_size=32) # 对数据进行预测 predicted_data = model.predict(data) # 计算 SNR、MSE 和 PSNR snr = np.mean(np.square(data)) / np.mean(np.square(data - predicted_data)) mse = np.mean(np.square(data - predicted_data)) psnr = 10 * np.log10(np.max(data) ** 2 / mse) # 将预测结果保存为 CSV 文件 predicted_data = predicted_data.reshape((predicted_data.shape[0], -1)) pd.DataFrame(predicted_data).to_csv('predicted_data.csv', index=False)

这段代码主要是读取 CSV 文件，并将其转换为 NumPy 数组。然后将数据重塑为三维数组，并训练一个卷积神经网络模型。模型训练完成后，使用该模型对数据进行预测，并计算预测结果与原始数据之间的 SNR、MSE 和 PSNR。...
zip

PSNR_Q.zip_PSNR_Q_PSNR~Q_butterdgr_图像评价因子_质量因子psnr图

在图像处理领域，PSNR（峰值信噪比）和Q质量因子是衡量图像质量的两个重要指标，尤其在可逆信息隐藏中应用广泛。这里，我们详细探讨这两个概念及其相关算法。 首先，PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）是评估图像...
rar

PSNR计算方法.rar_PSNR_image processing_psnr计算公式_psnr计算方法_计算psnr

PSNR（峰值信噪比，Peak Signal-to-Noise Ratio）是图像处理领域中衡量图像质量的一个重要指标。它用于评估经过处理的图像与原始图像之间的相似度，数值越大，表示处理后的图像质量越高。PSNR的计算涉及到图像的像素...
rar

psnr_mse.rar_MSE和PSNR_matlab mse_mse psnr_psnr mse_峰值信噪比

自动计算一幅图像的峰值信噪比PSNR和均方误差MSE
rar

PSNR,SSIM.rar_PSNR_ssim

在图像处理和数字视频领域，PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性指标）是两个非常重要的质量评估标准。它们被用来衡量图像或视频经过编码、压缩、传输或恢复后的质量。 PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）峰值...
rar

psnr.rar_PSNR_YUV 视频PSNR_psnr opencv_psnr yuv_yuv psnr

psnr.ncb是Visual Studio的解决方案探索器的元数据文件，而psnr.opt可能包含了项目的编译选项和设置。 6. **使用方法** 项目可能需要用户指定高清和标清YUV视频文件路径，然后程序会计算每帧的PSNR值。用户...
rar

psnr.rar_PSNR_PSNR C语言_PSNR image_psnr c++_峰值性噪比

在提供的"psnr.c"文件中，可能包含了这样的实现。代码会涉及到文件I/O操作、图像数据的读取和处理，以及数学运算。 C++中实现PSNR的计算也类似，但可以利用C++的类和面向对象特性，使代码更具有封装性和可复用性。...
rar

PSNR.rar_PSNR_PSNR VC_PSNR c语言_psnr c_头像512×512

"PSNR.rar_PSNR_PSNR_VC_PSNR_c语言_psnr_c_头像512×512"这个文件集合提供了用C语言编写的计算512×512图像PSNR的程序。它对于理解和评估图像处理算法的性能非常有用，特别是在压缩、编码或降噪等任务中。通过这个...
rar

PSNR_MOS.rar_mos_视频序列

在IT领域，尤其是在视频处理和编码技术中，PSNR（峰值信噪比）和MOS（Mean Opinion Score）是两个非常关键的评价指标。这里，我们深入探讨一下这两个概念以及它们之间的转换关系。 PSNR（Peak Signal-to-Noise ...
zip

get_PSNR.m.zip_This Is How

get_PSNR.m是一个MATLAB脚本，它用于计算两个图像之间的PSNR值。下面我们将深入探讨PSNR的定义、计算方法以及其在图像处理中的应用。 PSNR是衡量图像或信号质量的一个关键参数，它量化了原始图像（无损参考图像）...
rar

PSNR.rar_PSNR_PSNR SNR_SNR PSNR_psnr c_视频压缩

在提供的"PSNR.rar"压缩包中，有一个名为"PSNR.exe"的程序，可能是一个用于计算视频文件PSNR的工具。同时，"www.pudn.com.txt"可能包含关于该工具的使用说明或下载来源的信息。用户可以通过运行这个程序来分析和比较...
rar

PSNR.rar_PSNR_PSNR彩色图像_matlan计算PSNR_motion7hq_图像 psnr

matlab实现彩色图像PSNR值的计算,分图像无差别和有差别进行
rar

psnr.rar_PSNR_graph of psnr_psnr calculation_steganography_信噪比计算

在这个“psnr.rar”压缩包中，包含了一个名为“psnr.m”的MATLAB脚本，该脚本可能是用于计算图像的PSNR值，并绘制相应的PSNR图。 首先，我们来理解一下PSNR的概念。在图像处理中，信号被定义为图像的原始信息，而...
rar

psnr.rar_PSNR_psnr matlab_信噪比psnr_图像信噪比_峰值信噪比

总的来说，"psnr.rar"提供的MATLAB函数"psnr.m"是一个实用的工具，帮助研究者和工程师快速计算图像的PSNR，从而优化图像处理算法或比较不同处理结果的质量。理解PSNR的计算原理和其在MATLAB中的实现，对于进行图像...

import cv2 import numpy as np def psnr(img1, img2): # 读取图片并转换为numpy数组 img1 = cv2.imread(img1, cv2.IMREAD_ANYDEPTH) img2 = cv2.imread(img2, cv2.IMREAD_ANYDEPTH) # 计算MSE和PSNR mse = np.mean((img1 - img2) ** 2) if mse == 0: return float('inf') else: max_pixel = 2 ** 16 - 1 # 对于16位深度的图像，像素值的最大值为2^16-1 psnr = 10 * np.log10((max_pixel ** 2) / mse) return psnr # 测试代码 if __name__ == '__main__': img1_path = '50-5s_X1.tif' img2_path = 'denoised_image(2).tif' psnr_value = psnr(img1_path, img2_path) print('PSNR value: {:.2f}'.format(psnr_value))

这段代码是一个计算图像相似度指标PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）的函数psnr，其中包含如下步骤： 1. 导入OpenCV和Numpy库。 2. 定义一个psnr函数，用于计算两张图片的PSNR值。该函数接收两个参数img1和img2...

from PIL import Image import numpy as np import io # 读取原始图像和压缩后图像 original_img = Image.open('test.jpg') compressed_img = Image.open('test_compressed.jpg') # 将图像转换为 NumPy 数组 original_img_arr = np.array(original_img) compressed_img_arr = np.array(compressed_img) # 计算原始图像大小 original_size = original_img_arr.nbytes # 计算压缩后图像大小 compressed_size = compressed_img_arr.nbytes # 计算压缩率 compression_ratio = compressed_size / original_size # 计算峰值信噪比（PSNR） mse = np.mean((original_img_arr - compressed_img_arr) ** 2) psnr = 10 * np.log10(255**2 / mse) # 计算结构相似性指数（SSIM） from skimage.metrics import structural_similarity as ssim ssim_score = ssim(original_img_arr, compressed_img_arr, multichannel=True) # 计算峰值信噪比改进比（PSNR-HVS） from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio as psnr_hvs psnr_hvs_score = psnr_hvs(original_img_arr, compressed_img_arr, data_range=original_img_arr.max()) # 计算多样性信噪比（MS-SSIM） from skimage.metrics import multi_scale_ssim as ms_ssim ms_ssim_score = ms_ssim(original_img_arr, compressed_img_arr, data_range=original_img_arr.max(), win_size=11) # 计算复杂度压缩比（CPC） cpc = psnr / compression_ratio # 输出七种压缩率 print(f"Compression ratio: {compression_ratio:.4f}") print(f"Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR): {psnr:.2f}") print(f"Structural Similarity Index (SSIM): {ssim_score:.4f}") print(f"Peak Signal-to-Noise Ratio - HVS (PSNR-HVS): {psnr_hvs_score:.2f}") print(f"Multi-Scale Structural Similarity (MS-SSIM): {ms_ssim_score:.4f}") print(f"Complexity-Compression Ratio (CPC): {cpc:.2f}") print(f"Original size: {original_size:,}") print(f"Compressed size: {compressed_size:,}")ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (417,556,3) (418,558,3)

这个错误通常是由于两个数组的形状不匹配导致的。在您的情况下，您正在尝试将形状为(417,556,3)和(418,558,3)的两个数组进行广播操作，...然后，您可以将这两张图像转换为 NumPy 数组，并继续计算 PSNR、SSIM 等指标。

最新推荐

recommend-type

2000-2021年中国科技统计年鉴（分省年度）面板数据集-最新更新.zip

2000-2021年中国科技统计年鉴（分省年度）面板数据集-最新更新.zip
recommend-type

PPT保护工具PDFeditor专业版-精心整理.zip

PPT保护工具PDFeditor专业版-精心整理.zip
recommend-type

Spring Boot Docker 项目：含项目构建、镜像创建、应用部署及相关配置文件，容器化部署.zip

1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。
recommend-type

考研英语真题及详解-精心整理.zip

考研英语真题及详解-精心整理.zip
recommend-type

Jupyter_AI 人工智慧開發入門.zip

Jupyter-Notebook
recommend-type

高清艺术文字图标资源，PNG和ICO格式免费下载

资源摘要信息:"艺术文字图标下载" 1. 资源类型及格式：本资源为艺术文字图标下载，包含的图标格式有PNG和ICO两种。PNG格式的图标具有高度的透明度以及较好的压缩率，常用于网络图形设计，支持24位颜色和8位alpha透明度，是一种无损压缩的位图图形格式。ICO格式则是Windows操作系统中常见的图标文件格式，可以包含不同大小和颜色深度的图标，通常用于桌面图标和程序的快捷方式。 2. 图标尺寸：所下载的图标尺寸为128x128像素，这是一个标准的图标尺寸，适用于多种应用场景，包括网页设计、软件界面、图标库等。在设计上，128x128像素提供了足够的面积来展现细节，而大尺寸图标也可以方便地进行缩放以适应不同分辨率的显示需求。 3. 下载数量及内容：资源提供了12张艺术文字图标。这些图标可以用于个人项目或商业用途，具体使用时需查看艺术家或资源提供方的版权声明及使用许可。在设计上，艺术文字图标融合了艺术与文字的元素，通常具有一定的艺术风格和创意，使得图标不仅具备标识功能，同时也具有观赏价值。 4. 设计风格与用途：艺术文字图标往往具有独特的设计风格，可能包括手绘风格、抽象艺术风格、像素艺术风格等。它们可以用于各种项目中，如网站设计、移动应用、图标集、软件界面等。艺术文字图标集可以在视觉上增加内容的吸引力，为用户提供直观且富有美感的视觉体验。 5. 使用指南与版权说明：在使用这些艺术文字图标时，用户应当仔细阅读下载页面上的版权声明及使用指南，了解是否允许修改图标、是否可以用于商业用途等。一些资源提供方可能要求在使用图标时保留作者信息或者在产品中适当展示图标来源。未经允许使用图标可能会引起版权纠纷。 6. 压缩文件的提取：下载得到的资源为压缩文件，文件名称为“8068”，意味着用户需要将文件解压缩以获取里面的PNG和ICO格式图标。解压缩工具常见的有WinRAR、7-Zip等，用户可以使用这些工具来提取文件。 7. 具体应用场景：艺术文字图标下载可以广泛应用于网页设计中的按钮、信息图、广告、社交媒体图像等；在应用程序中可以作为启动图标、功能按钮、导航元素等。由于它们的尺寸较大且具有艺术性，因此也可以用于打印材料如宣传册、海报、名片等。 通过上述对艺术文字图标下载资源的详细解析，我们可以看到，这些图标不仅是简单的图形文件，它们集合了设计美学和实用功能，能够为各种数字产品和视觉传达带来创新和美感。在使用这些资源时，应遵循相应的版权规则，确保合法使用，同时也要注重在设计时根据项目需求对图标进行适当调整和优化，以获得最佳的视觉效果。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

DMA技术：绕过CPU实现高效数据传输

![DMA技术：绕过CPU实现高效数据传输](https://res.cloudinary.com/witspry/image/upload/witscad/public/content/courses/computer-architecture/dmac-functional-components.png) # 1. DMA技术概述 DMA（直接内存访问）技术是现代计算机架构中的关键组成部分，它允许外围设备直接与系统内存交换数据，而无需CPU的干预。这种方法极大地减少了CPU处理I/O操作的负担，并提高了数据传输效率。在本章中，我们将对DMA技术的基本概念、历史发展和应用领域进行概述，为读
recommend-type

SGM8701电压比较器如何在低功耗电池供电系统中实现高效率运作？

SGM8701电压比较器的超低功耗特性是其在电池供电系统中高效率运作的关键。其在1.4V电压下工作电流仅为300nA，这种低功耗水平极大地延长了电池的使用寿命，尤其适用于功耗敏感的物联网(IoT)设备，如远程传感器节点。SGM8701的低功耗设计得益于其优化的CMOS输入和内部电路，即使在电池供电的设备中也能提供持续且稳定的性能。 参考资源链接：[SGM8701：1.4V低功耗单通道电压比较器](https://wenku.csdn.net/doc/2g6edb5gf4?spm=1055.2569.3001.10343) 除此之外，SGM8701的宽电源电压范围支持从1.4V至5.5V的电
recommend-type

mui框架HTML5应用界面组件使用示例教程

资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。