SSIM和PSNR等图像参数调用-20200917

最新推荐文章于 2024-01-22 17:12:47 发布

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本文介绍了几种常用的图像相似度评估指标，包括均方误差(MSE)、归一化均方根误差(NRMSE)、峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)及平均绝对误差(MAE)，这些指标可用于图像处理、计算机视觉等领域中，帮助开发者准确地评估两幅图像之间的差异。

两幅图像常用比较参数，不用重复造轮子了。

from skimage.metrics import mean_squared_error as mse
# from skimage.measure import compare_mse as mse2
from skimage.metrics import normalized_root_mse as nrm
from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio as psnr
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim
def mae(img1, img2):
    mae = np.mean( abs(img1 - img2)  )
    return mae

https://cloud.tencent.com/developer/section/1414961还有其他常用参数