python 计算psnr和ssim

Python计算图像的PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似度指标）可以通过使用一些图像处理库来实现。以下是使用`opencv-python`库实现PSNR和SSIM计算的示例代码。

首先，确保已经安装了`opencv-python`库。可以使用以下命令进行安装：

pip install opencv-python

接下来，我们将使用以下代码计算图像的PSNR和SSIM值：

import cv2
import numpy as np
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim

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

def calculate_ssim(img1, img2):
    return ssim(img1, img2, multichannel=True)

# 读取图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray_img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算PSNR值
psnr = calculate_psnr(gray_img1, gray_img2)
print("PSNR:", psnr)

# 计算SSIM值
ssim = calculate_ssim(gray_img1, gray_img2)
print("SSIM:", ssim)

请确保将`image1.jpg`和`image2.jpg`替换为实际图像的文件名。上述代码将对两个输入图像进行PSNR和SSIM计算，并输出结果。