峰值信噪比python代码

计算峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）的Python代码如下：

import cv2
import numpy as np

def psnr(img1, img2):
    mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
    if mse == 0:
        return float('inf')
    max_pixel = 255.0
    psnr = 20 * np.log10(max_pixel / np.sqrt(mse))
    return psnr

# 示例：
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')
print("PSNR: ", psnr(img1, img2))

其中，`img1`和`img2`分别是待比较的两幅图像，可以用OpenCV库读入。函数中计算了两幅图像的均方误差（Mean Square Error，MSE），然后根据MSE计算PSNR值。如果MSE为0，说明两幅图像完全一致，此时PSNR为正无穷。否则，PSNR值越高，表示两幅图像越接近。

相关问题

峰值信噪比python实现代码

峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR）是衡量图像质量的一个指标，它通常用于评估重构图像与原始图像之间的相似度。在Python中，我们可以使用OpenCV库来计算PSNR。这里是一个简单的例子：

import cv2
import numpy as np

def calculate_psnr(image1, image2):
    # 首先，确保两个输入图像具有相同的尺寸
    if image1.shape != image2.shape:
        raise ValueError("Images must have the same dimensions.")

    # 将图像转换为灰度（如果它们不是）
    if len(image1.shape) == 3 and image1.shape[-1] > 1:
        image1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        image2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算均值
    mean1 = np.mean(image1)
    mean2 = np.mean(image2)

    # 计算方差
    var1 = np.var(image1)
    var2 = np.var(image2)

    # 使用下面公式计算PSNR
    psnr = 20 * np.log10(np.max(image1)) - 10 * np.log10(var1 / (var2 + mean1**2))

    return psnr

# 使用示例
image1_path = 'path_to_your_image1.jpg'
image2_path = 'path_to_your_image2.jpg'

image1 = cv2.imread(image1_path)
image2 = cv2.imread(image2_path)

psnr_value = calculate_psnr(image1, image2)
print(f"PSNR value: {psnr_value} dB")

峰值信噪比python

峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）是一种用于衡量图像或视频量的指标，通常用于评估压缩算法的性能。在Python中，可以使用以下代码计算峰值信噪比：

import cv2
import numpy as np

def calculate_psnr(image1, image2):
    # 读取图片
    img1 = cv2.imread(image1)
    img2 = cv2.imread(image2)

    # 将图片转换为灰度图像
    gray_img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray_img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算均方误差
    mse = np.mean((gray_img1 - gray_img2) ** 2)
    
    # 计算最大像素值
    max_pixel = 255.0

    # 计算峰值信噪比
    psnr = 20 * np.log10(max_pixel / np.sqrt(mse))
    
    return psnr

# 示例用法
image1 = 'image1.jpg'
image2 = 'image2.jpg'
psnr_value = calculate_psnr(image1, image2)
print("PSNR:", psnr_value)

请注意，上述代码使用了OpenCV库，因此需要安装OpenCV才能运行。你需要将`image1.jpg`和`image2.jpg`替换为你要比较的两个图像的文件路径。函数`calculate_psnr`返回计算得到的PSNR值，单位为dB。