实现图像的峰值信噪比（PSNR）计算

实现图像的峰值信噪比（PSNR）计算

峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，简称PSNR）是一种用于评估图像质量的指标，常用于比较原始图像与压缩后图像之间的差异。在本文中，我们将使用Python编程语言来实现图像的PSNR计算。

PSNR的计算涉及两个图像之间的均方误差（Mean Squared Error，MSE）。MSE是通过计算两个图像对应像素之间的差异的平方和来衡量它们之间的差异。然后，通过对MSE取对数并乘以一个常数系数，可以得到PSNR的值。

首先，我们需要导入必要的库，包括NumPy和OpenCV，以便进行图像处理和计算：

import cv2
import numpy as np

接下来，我们定义一个函数来计算两个图像之间的PSNR值：

def calculate_psnr(original_image, compressed_image