python画超分网络参数与psnr坐标图代码
时间: 2024-02-07 15:03:06 浏览: 25
抱歉,作为AI语言模型,我没有能力生成可视化代码。但我可以给您提供一些参考。
要画超分网络参数与PSNR坐标图,您需要先导入一些必要的库,如matplotlib和numpy。然后,您需要定义网络参数和PSNR值,可以使用numpy数组。最后,使用matplotlib库中的scatter函数绘制散点图,其中x轴为网络参数,y轴为PSNR值。
以下是一个基本的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 定义网络参数和PSNR值
params = np.array([1.2, 2.4, 3.6, 4.8, 6.0, 7.2, 8.4, 9.6, 10.8, 12.0])
psnr = np.array([20.3, 22.1, 23.6, 25.0, 26.3, 27.5, 28.6, 29.6, 30.5, 31.3])
# 绘制散点图
plt.scatter(params, psnr)
# 添加标题和标签
plt.title('超分网络参数与PSNR坐标图')
plt.xlabel('网络参数')
plt.ylabel('PSNR值')
# 显示图像
plt.show()
```
您可以根据自己的数据和需求修改参数和样式。
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psnr的python代码显示对比图像名字
以下是一个计算两个图像的PSNR值,并且显示对比图像的Python代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')
# 计算MSE
mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
# 计算PSNR
max_pixel = 255.0
psnr = 20 * np.log10(max_pixel / np.sqrt(mse))
# 显示对比图像
cv2.imshow('Image 1', img1)
cv2.imshow('Image 2', img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 输出PSNR值
print('PSNR值为:', psnr)
```
在这个代码中,我们首先使用OpenCV库读取了两张图像('image1.jpg'和'image2.jpg')。然后计算了两张图像的MSE(均方误差),并且使用它计算了PSNR值。最后,我们使用OpenCV库显示了两张图像,并且输出了PSNR值。
python用PSNR指标衡量图像清晰度代码
下面是使用Python计算图像PSNR指标的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取原始图像和处理后的图像
img1 = cv2.imread('original.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('processed.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 计算PSNR指标
mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
if mse == 0:
psnr = 100
else:
max_pixel = 255.0
psnr = 10 * np.log10((max_pixel ** 2) / mse)
print(f"PSNR指标为: {psnr} dB")
```
其中,`cv2.imread()`函数用于读取图像,`IMREAD_GRAYSCALE`参数表示以灰度图像的形式读取图像。计算PSNR指标的公式为:
$$PSNR = 10 \cdot \log_{10}(\frac{MAX^2}{MSE})$$
其中,`MAX`表示像素的最大值,对于8位灰度图像,`MAX`等于255。`MSE`表示均方误差,计算公式为:
$$MSE = \frac{1}{MN} \sum_{i=0}^{M-1} \sum_{j=0}^{N-1}(I(i,j) - K(i,j))^2$$
其中,`I`和`K`分别表示原始图像和处理后的图像,`M`和`N`分别表示图像的高度和宽度。计算出PSNR指标后,就可以用来衡量图像的清晰度了。