信噪比 python
时间: 2023-11-06 14:01:50 浏览: 41
信噪比(SNR)是一个信号中有用信号与噪声信号的比值。在这个Python程序中,通过计算信号功率和噪声功率的比值来得到信噪比。具体而言,通过对信号进行加性高斯白噪声(AGWN)操作,生成了一个带有噪声的信号。然后,使用hist()函数检查噪声是否符合高斯分布,使用psd()函数检查噪声的功率谱密度是否为常数。最后,根据信号和噪声的比值计算信噪比,并将其绘制成曲线。
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峰值信噪比python
峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)是一种用于衡量图像或视频量的指标,通常用于评估压缩算法的性能。在Python中,可以使用以下代码计算峰值信噪比:
```python
import cv2
import numpy as np
def calculate_psnr(image1, image2):
# 读取图片
img1 = cv2.imread(image1)
img2 = cv2.imread(image2)
# 将图片转换为灰度图像
gray_img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算均方误差
mse = np.mean((gray_img1 - gray_img2) ** 2)
# 计算最大像素值
max_pixel = 255.0
# 计算峰值信噪比
psnr = 20 * np.log10(max_pixel / np.sqrt(mse))
return psnr
# 示例用法
image1 = 'image1.jpg'
image2 = 'image2.jpg'
psnr_value = calculate_psnr(image1, image2)
print("PSNR:", psnr_value)
```
请注意,上述代码使用了OpenCV库,因此需要安装OpenCV才能运行。你需要将`image1.jpg`和`image2.jpg`替换为你要比较的两个图像的文件路径。函数`calculate_psnr`返回计算得到的PSNR值,单位为dB。
峰值信噪比python代码
计算峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)的Python代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
def psnr(img1, img2):
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
# 示例:
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')
print("PSNR: ", psnr(img1, img2))
```
其中,`img1`和`img2`分别是待比较的两幅图像,可以用OpenCV库读入。函数中计算了两幅图像的均方误差(Mean Square Error,MSE),然后根据MSE计算PSNR值。如果MSE为0,说明两幅图像完全一致,此时PSNR为正无穷。否则,PSNR值越高,表示两幅图像越接近。