峰值信噪比python代码
时间: 2023-07-09 13:46:32 浏览: 130
计算峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)的Python代码如下:
```python
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
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:
```python
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。
python 实现图像的峰值信噪比 源代码
可以使用以下代码实现图像的峰值信噪比:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读入图片
img = cv2.imread('image.jpg')
# 计算峰值信噪比
peak_signal = np.max(img)
noise = img - np.mean(img)
noise_signal = np.linalg.norm(noise)
psnr = 20 * np.log10(peak_signal / noise_signal)
print("图像的峰值信噪比为:", psnr, "dB")
```
注意,上面的代码仅适用于灰度图像。对于彩色图像,需要先将其转换为灰度图像。