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。