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: 29
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。