python计算psnr和ssim

你可以使用Python中的OpenCV库来计算图像的PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性指数）。

首先，确保你已经安装了OpenCV库。可以使用以下命令安装：

pip install opencv-python

接下来，你可以使用以下代码计算PSNR和SSIM：

import cv2
import numpy as np

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

def calculate_ssim(original_image, compressed_image):
    ssim = cv2.SIFT_score(original_image, compressed_image)
    return ssim

# 读取原始图像和压缩后的图像
original_image = cv2.imread('original_image.jpg')
compressed_image = cv2.imread('compressed_image.jpg')

# 将图像转为灰度图像
original_gray = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
compressed_gray = cv2.cvtColor(compressed_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算PSNR和SSIM
psnr = calculate_psnr(original_gray, compressed_gray)
ssim = calculate_ssim(original_gray, compressed_gray)

print(f"PSNR: {psnr} dB")
print(f"SSIM: {ssim}")

请确保将 `original_image.jpg` 和 `compressed_image.jpg` 替换为你实际的图像文件路径。这段代码将计算灰度图像的PSNR和SSIM，并输出结果。

希望这可以帮到你！如果有任何疑问，请随时问我。