写一个在pycharm上彩色图像的游程编码代码并计算PSNR

时间: 2024-02-15 22:03:58 浏览: 22
以下是一个在 PyCharm 上实现彩色图像游程编码(Run-length Encoding)的 Python 代码,并计算图像的 PSNR 值: ```python import cv2 import numpy as np # 游程编码 def run_length_encoding(img): rle = [] rows, cols, channels = img.shape for c in range(channels): for i in range(rows): row = img[i,:,c] count = 0 flag = False for j in range(cols): if row[j] and not flag: flag = True start = j elif not row[j] and flag: flag = False length = j - start rle.append((c, i, start, length)) if flag: length = cols - start rle.append((c, i, start, length)) return rle # 游程解码 def run_length_decoding(rle, shape): img = np.zeros(shape, dtype=np.uint8) for c, i, start, length in rle: img[i,:,c][start:start+length] = 255 return img # 计算 PSNR def calculate_psnr(img1, img2): mse = np.mean((img1 - img2) ** 2) if mse == 0: return float('inf') else: max_pixel = 255.0 psnr = 20 * np.log10(max_pixel / np.sqrt(mse)) return psnr # 加载图像并进行游程编码 img = cv2.imread('lena.png') rle = run_length_encoding(img) # 进行游程解码并计算 PSNR img_decoded = run_length_decoding(rle, img.shape) psnr = calculate_psnr(img, img_decoded) print('PSNR:', psnr) ``` 在上述代码中,我们首先使用 `cv2.imread()` 函数加载一张彩色图像,然后对其进行游程编码,并保存编码结果为 `rle`。接着,我们使用 `run_length_decoding()` 函数对编码结果进行解码,得到解码后的图像 `img_decoded`。最后,我们使用 `calculate_psnr()` 函数计算原始图像和解码后的图像之间的 PSNR 值,并将其输出到控制台中。 需要注意的是,上述代码中的 `run_length_encoding()` 和 `run_length_decoding()` 函数对每个通道分别进行处理。此外,PSNR 的计算结果越大,表示两幅图像之间的差异越小。一般来说,当 PSNR 值大于 30 时,人眼难以感知两幅图像之间的差异。

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