Python | 峰值信噪比（PSNR）

峰值信噪比（PSNR）是衡量图像/视频质量的一种常用指标。它是由信号最大可能值和图像中的噪音影响引起的均方误差之比而得到的对数测量单位。

在Python中，我们可以使用NumPy和OpenCV库来计算图像的PSNR值。下面是一个简单的示例。

示例代码

import cv2
import numpy as np

def PSNR(original, compressed):
    mse = np.mean((original - compressed) ** 2)
    if mse == 0:
        return 100
    max_pixel = 255.0
    psnr = 20 * np.log10(max_pixel / np.sqrt(mse))
    return psnr

# 加载图像
original = cv2.imread('original_image.png')
compressed = cv2.imread('compressed_image.png', 1)

# 计算PSNR值
value = PSNR(original, compressed)
print(f"PSNR值为：{value} dB")

代码说明

1. 导入必要的库：NumPy和OpenCV。
2. 定义一个函数来计算PSNR值，函数使用均方误差（MSE）和最大可能信号值（在此案例中，设为255）来计算PSNR值。
3. 使用OpenCV加载原始图像和压缩图像。
4. 将原始图像和压缩图像传递给PSNR函数以计算PSNR值。
5. 输出PSNR值。

总结

在处理图像/视频时，PSNR是一种很有用的指标，它可以帮助我们评价压缩算法的质量，并且也被广泛应用于图像/视频的还原和纠错等领域。在Python中，我们可以使用NumPy和OpenCV库来计算图像的PSNR值，从而更好地评估和处理图像/视频。