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：

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。