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OpenCV计算图像的峰值信噪比（PSNR）
2023-07-28 19:28:29 深夜i     --     --
OpenCV 图像

OpenCV是一个开源计算机视觉库，可用于图像和视频处理。其中一个常用的功能是计算图像的峰值信噪比（PSNR）。峰值信噪比是一种衡量图像质量的指标，用于评估在图像压缩或降噪过程中引入的失真程度。

在OpenCV中，要计算图像的PSNR，需要先将原始图像和经过处理的图像加载到内存中。这两个图像必须具有相同的分辨率和通道数。然后，使用OpenCV的函数comparePSNR将这两个图像作为参数传递，并返回它们之间的PSNR值。

峰值信噪比的计算公式如下：

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

其中，R是像素值的最大可能取值（例如，对于8位图像，R=255），MSE是均方误差，表示原始图像和处理图像之间的差异。

例如，假设我们有一张原始图像和经过JPEG压缩后的图像。我们可以使用OpenCV来计算这两个图像之间的PSNR。

python

import cv2


import math


# 加载原始图像和压缩后的图像


original_img = cv2.imread('original.jpg')


compressed_img = cv2.imread('compressed.jpg')


# 检查图像的分辨率和通道数是否相同


assert original_img.shape == compressed_img.shape, "图像尺寸不一致！"


# 计算均方误差


mse = ((original_img - compressed_img) ** 2).mean()


# 计算PSNR


psnr = 10 * math.log10((255 ** 2) / mse)


print(f"图像的PSNR为：{psnr} dB")

在上面的代码中，我们首先加载原始图像和压缩后的图像。然后，我们使用assert函数来确保这两个图像具有相同的尺寸。接下来，我们计算均方误差（MSE），其实质是将原始图像和压缩后的图像每个像素值的差异平方，并求取平均值。最后，我们使用PSNR的公式计算出PSNR值。

图像的PSNR值可以用来评估压缩、降噪等图像处理算法的性能。较高的PSNR值表示图像质量较好，较低的PSNR值表示图像质量较差。通过使用OpenCV的函数comparePSNR，我们可以方便地计算图像之间的PSNR值，并根据这一指标进行性能评估和优化。

  
  

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