计算压缩前后两张jpg格式的灰度图像的FID

要计算压缩前后两张jpg格式的灰度图像的FID，你需要使用预训练的GAN模型来生成图像，然后使用FID指标计算生成图像与原始图像之间的差异。以下是一个简单的示例代码，可以帮助你计算FID指标：

import torch
from torchvision import datasets, transforms
from torchvision.utils import make_grid
from scipy.linalg import sqrtm
from torch.nn.functional import adaptive_avg_pool2d
import cv2
from skimage import img_as_float
from pytorch_fid import fid_score

# 加载预训练GAN模型
gan_model = torch.hub.load('facebookresearch/pytorch_GAN_zoo:hub', 'PGAN', model_name='celeba')

# 定义图像变换
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(256),
    transforms.Grayscale(num_output_channels=3),
    transforms.ToTensor()
])

# 读取原始图像和压缩后的图像
img_original = transform(Image.open('original.jpg'))
img_compressed = transform(Image.open('compressed.jpg'))

# 将图像转换为PyTorch张量
img_original_tensor = img_original.unsqueeze(0)
img_compressed_tensor = img_compressed.unsqueeze(0)

# 生成图像
with torch.no_grad():
    img_generated_original = gan_model.sample(img_original_tensor.size(0), img_original_tensor.device)
    img_generated_compressed = gan_model.sample(img_compressed_tensor.size(0), img_compressed_tensor.device)

# 计算FID
fid_original = fid_score(img_generated_original, img_original_tensor, eps=1e-6)
fid_compressed = fid_score(img_generated_compressed, img_compressed_tensor, eps=1e-6)

print('FID for original image:', fid_original)
print('FID for compressed image:', fid_compressed)

在这个示例中，我们使用了`pytorch_fid`库来计算FID指标。首先，我们使用`torch.hub.load()`函数加载了一个预训练的GAN模型（这里使用了CelebA数据集的PGAN模型）。然后，我们使用`transforms`模块定义了一个图像变换，将原始图像和压缩后的图像转换为PyTorch张量。接下来，我们使用GAN模型生成了原始图像和压缩后的图像的样本，并将它们与原始图像和压缩后的图像一起传递给`fid_score()`函数来计算FID指标。

需要注意的是，FID指标需要对生成图像和原始图像之间的特征分布进行比较，因此我们需要使用GAN模型来生成图像。在计算FID指标时，我们还需要将生成图像和原始图像的尺寸和通道数进行适当的转换，以便它们能够匹配。在这个示例中，我们使用了`transforms.Resize()`、`transforms.CenterCrop()`和`transforms.Grayscale()`函数来对图像进行转换。