对于视频处理的相关工作，计算图像质量指标是很重要的一环。PSNR（peak signal-to-noise ratio）是一种常用的图像质量评价指标，用于衡量原始图像和经过压缩等处理后图像之间的相似程度。本文将介绍如何用C++计算视频的PSNR。

首先，我们需要了解PSNR的计算公式。对于每个像素点，公式如下：

PSNR = 10 * log10(MAX^2 / MSE)

其中，MSE（mean square error）是预测像素和原始像素的均方误差，MAX是像素值的最大可能值。对于图像而言，MSE的公式为：

MSE = 1/N * ∑(i=1 to N) (f(i) – g(i))^2

其中，N为像素数，f(i)为第i个像素的预测值，g(i)为第i个像素的原始值。

对于视频，其PSNR值是所有帧的MSE平均值的倒数的10倍对数。因此，我们需要逐帧计算MSE，再求平均值即可。

下面是一个计算视频PSNR的C++程序示例：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
  VideoCapture cap("input.mp4");
  if (!cap.isOpened())
    cout << "Error opening video file" << endl;
    return -1;
  
  double fps = cap.get(CAP_PROP_FPS);
  int frameCount = cap.get(CAP_PROP_FRAME_COUNT);
  int width = cap.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
  int height = cap.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);
  int maxValue = pow(2, 8 * sizeof(uchar)) - 1;
  double MSE_sum = 0;
  Mat frame, lastFrame;
  cap.read(lastFrame);
  cvtColor(lastFrame, lastFrame, COLOR_BGR2GRAY);
  for (int i = 1; i < frameCount; i++) {
    cap.read(frame);
    if (frame.empty())
      cout << "End of video" << endl;
      break;
    
    cvtColor(frame, frame, COLOR_BGR2GRAY);
    Mat diffImg;
    absdiff(frame, lastFrame, diffImg);
    MSE_sum += mean(diffImg.mul(diffImg))[0];
    lastFrame = frame;
  }
  double MSE_average = MSE_sum / (frameCount - 1);
  double PSNR = 10 * log10(maxValue * maxValue / MSE_average);
  cout << "PSNR: " << PSNR << "dB" << endl;
  return 0;
}

首先，通过VideoCapture类打开视频文件并获取相关属性，如帧率、帧数、宽度和高度等。另外，我们需要计算8位无符号整型的最大值，以便进行像素值的归一化。然后，逐帧读取视频，转换为灰度图像并计算MSE值。最后，求平均值并计算PSNR值。注意，我们需要用逐帧计算MSE，因此在第二次循环时需要从第二帧开始。

在运行程序时，将需要计算PSNR的视频文件名替换为“input.mp4”。运行结果将输出PSNR值（单位为dB）。

总之，计算视频的PSNR值可以帮助我们评估图像压缩、编码和其他处理技术的质量。借助C++编程，实现视频PSNR的计算是相对简单的。以上是一个简单的C++程序示例，我们可以根据需要进行更改和扩展。

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