OpenCV用于处理图像,而NumPy用于进行数值计算。 importcv2# 导入OpenCV库,用于图像处理importnumpyasnp# 导入NumPy库,用于数值计算 1. 2. 步骤2:读取图像 我们将读取原始图像和压缩或失真的图像。可以通过OpenCV的cv2.imread()方法读取图像。 original=cv2.imread('original_image.png')# 读取原始图像compressed=cv2.i...
importcv2# OpenCV 库,用于图像处理importnumpyasnp# NumPy 库,用于数值计算 1. 2. 步骤2:读取原始图像和重建图像 使用OpenCV 读取图像文件。确保你有两幅图像(原始和重建),可以通过提供文件路径来读取。 # 读取原始图像original=cv2.imread('path_to_original_image.jpg')# 读取重建图像reconstructed=cv2.imread(...
imread('original_image.jpg') reconstructed_image = cv2.imread('reconstructed_image.jpg') # 计算均方误差(MSE) mse = np.mean((original_image - reconstructed_image) ** 2) # 计算PSNR max_pixel_value = 255 # 对于8位图像,最大像素值为255 psnr = 10 * np.log10((max_pixel_value ** 2) ...
(B1, G1, R1) = cv2.split(imageA) (B2, G2, R2) = cv2.split(imageB) # convert the images to grayscale BGR2GRAY grayA = cv2.cvtColor(imageA, cv2.COLOR_BGR2GRAY) grayB = cv2.cvtColor(imageB, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 方法一 (grayScore, diff) = compare_ssim(grayA, grayB, fu...
需要注意的是,MS-SSIM计算复杂度相对较高,因为它需要对图像进行多尺度的分解和计算。然而,由于其良好的性能,在图像压缩、图像处理等领域得到广泛应用,并且被认为是一种较为可靠的图像质量评估指标。 MS-SSIM代码实现: import cv2import numpy as npdef ms_ssim(img1, img2):# 转换为灰度图像img1 = cv2.cvtCol...
sigma12 = cv2.filter2D(img1 * img2, -1, window)[5:-5,5:-5] - mu1_mu2 ssim_map = ((2* mu1_mu2 + C1) * (2* sigma12 + C2)) / ((mu1_sq + mu2_sq + C1) * (sigma1_sq + sigma2_sq + C2))returnssim_map.mean()defcalculate_ssim(img1, img2):'''calculate SSIM ...
cv2=detcoef2('v',c,s,2); cd2=detcoef2('d',c,s,2); ch1=detcoef2('h',c,s,1); cv1=detcoef2('v',c,s,1); cd1=detcoef2('d',c,s,1); A2=[ca3*4,ch3*4;cv3*4,cd3*4] %显示分解结果 k=s(2,1)*2-s(3,1) ...
img1 = cv2.imread('original.png') img2 = cv2.imread('compressed.png') # Calculate mean squared error mse = np.mean((img1 - img2) ** 2) # Calculate PSNR if mse == 0: psnr = float('inf') else: max_pixel = 255.0 psnr = 10 * np.log10((max_pixel ** 2) / mse) print(...
在这段代码中,我们使用cv2.imread函数读取图像,并指定cv2.IMREAD_UNCHANGED标志来确保读取的是原始的32位图像数据。
import cv2 img1 = cv2.imread("/home/aistudio/data/1.png").transpose(2,0,1) img2 = cv2.imread("/home/aistudio/data/2.png").transpose(2,0,1) img1 = paddle.Tensor(img1).unsqueeze(0).astype('float32') img2 = paddle.Tensor(img2).unsqueeze(0).astype('float32') # 卷积窗口 wi...