LPIPS代码实现matlab

LPIPS（Learned Perceptual Image Patch Similarity）是一种衡量图像感知差异的指标。以下是使用Matlab实现LPIPS的示例代码：

% 导入预训练好的LPIPS模型
net = load('lpips.mat');
net = net.net;

% 读取两张测试图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

% 预处理图像
img1 = im2double(img1);
img2 = im2double(img2);

% 调整图像尺寸为网络输入尺寸
inputSize = net.meta.normalization.imageSize;
img1 = imresize(img1, inputSize(1:2));
img2 = imresize(img2, inputSize(1:2));

% 图像转换为网络输入格式
img1 = net.meta.normalization.averageImage + img1;
img2 = net.meta.normalization.averageImage + img2;

% 使用LPIPS模型计算两张图像的相似度
distance = vl_lpips(single(img1), single(img2), 'net', net);

% 显示相似度
disp(['LPIPS distance: ', num2str(distance)]);

相关问题

LPIPS的matlab代码

以下是LPIPS的matlab代码示例：

% Load images
im1 = imread('image1.jpg');
im2 = imread('image2.jpg');

% Normalize images
im1 = im2double(im1);
im2 = im2double(im2);

% Load LPIPS model
load('lpips.mat');

% Compute LPIPS distance
dist = lpips(im1,im2);

其中，`image1.jpg`和`image2.jpg`是待比较的两张图片，`lpips.mat`是预训练好的LPIPS模型。在计算LPIPS距离时，需要将图片归一化到[0,1]之间。

pnsr代码实现matlab

以下是一个使用Matlab实现PNSR（峰值信噪比）的代码示例：

% 原始图像
originalImage = imread('original_image.jpg');
% 去噪后的图像
denoisedImage = imread('denoised_image.jpg');

% 计算峰值信噪比
mse = mean((originalImage(:) - denoisedImage(:)).^2);
psnr = 10 * log10((255^2) / mse);

% 显示结果
disp(['PNSR值为：', num2str(psnr)]);

请注意，上述代码中的`original_image.jpg`和`denoised_image.jpg`是原始图像和去噪后的图像的文件路径。你需要将代码中的这两个文件路径替换为你自己的图像文件路径。