Image Quality Assessment Toolbox 使用教程

Image Quality Assessment Toolbox 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

image-quality-assessment-toolbox/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── data/
│   ├── sample_images/
│   └── annotations.json
├── src/
│   ├── main.py
│   ├── config.py
│   ├── utils.py
│   └── models/
│       ├── model_a.py
│       └── model_b.py
└── tests/
    ├── test_main.py
    └── test_utils.py

• README.md: 项目介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。
• data/: 存放示例图像和标注数据。
• src/: 项目源代码目录。
  • main.py: 项目主入口文件。
  • config.py: 配置文件。
  • utils.py: 工具函数。
  • models/: 存放模型实现文件。
• tests/: 测试代码目录。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载模型和启动评估流程。以下是主要功能模块：

• 初始化配置: 从 config.py 中读取配置参数。
• 加载模型: 根据配置加载相应的图像质量评估模型。
• 启动评估: 读取输入图像，调用模型进行评估，并输出结果。

示例代码片段：

from config import Config
from models.model_a import ModelA

def main():
    config = Config()
    model = ModelA(config)
    result = model.evaluate('path/to/image')
    print(result)

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

config.py

config.py 文件包含了项目的所有配置参数，如模型路径、数据路径、评估参数等。以下是主要配置项：

• MODEL_PATH: 模型文件路径。
• DATA_PATH: 数据文件路径。
• EVALUATION_PARAMS: 评估参数，如阈值、评估方法等。

示例代码片段：

class Config:
    MODEL_PATH = 'path/to/model'
    DATA_PATH = 'path/to/data'
    EVALUATION_PARAMS = {
        'threshold': 0.5,
        'method': 'default'
    }

通过修改 config.py 中的配置项，可以灵活调整项目的运行参数。