python画超分网络参数与psnr坐标图代码

以下是Python代码示例，绘制超分辨率网络参数与PSNR坐标图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 超分辨率网络参数
params = [1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0]
# 对应的PSNR值
psnr = [30.1, 31.2, 32.3, 33.4, 34.5]

# 绘制坐标图
plt.plot(params, psnr, 'ro-')

# 设置坐标轴标签
plt.xlabel('超分辨率网络参数')
plt.ylabel('PSNR')

# 设置图表标题
plt.title('超分辨率网络参数与PSNR坐标图')

# 显示图表
plt.show()

运行上述代码，将显示一个带有坐标轴和标题的图表，显示超分辨率网络参数和对应的PSNR值之间的关系。

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psnr的python代码显示对比图像名字

以下是一个计算两个图像的PSNR值，并且显示对比图像的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 计算MSE
mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)

# 计算PSNR
max_pixel = 255.0
psnr = 20 * np.log10(max_pixel / np.sqrt(mse))

# 显示对比图像
cv2.imshow('Image 1', img1)
cv2.imshow('Image 2', img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 输出PSNR值
print('PSNR值为:', psnr)

在这个代码中，我们首先使用OpenCV库读取了两张图像（'image1.jpg'和'image2.jpg'）。然后计算了两张图像的MSE（均方误差），并且使用它计算了PSNR值。最后，我们使用OpenCV库显示了两张图像，并且输出了PSNR值。

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。