Perceptual Image Error 项目使用教程

Perceptual Image Error 项目使用教程

PerceptualImageError A metric for Perceptual Image-Error Assessment through Pairwise Preference (PieAPP at CVPR 2018). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/PerceptualImageError

1. 项目介绍

Perceptual Image Error 是一个开源项目，旨在通过感知图像错误（Perceptual Image Error）算法来评估图像质量。该项目基于心理视觉模型，通过比较图像与参考图像之间的差异，从而得到更为贴近人类视觉感知的图像质量评价结果。

2. 项目快速启动

环境准备

• Python 3.6 或更高版本
• OpenCV 库
• NumPy 库

克隆项目

git clone https://github.com/prashnani/PerceptualImageError.git
cd PerceptualImageError

安装依赖

pip install opencv-python numpy

运行示例

运行以下命令，使用项目中的示例图像进行测试：

python main.py

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 图像质量评估：对图像进行处理后，使用 Perceptual Image Error 算法评估处理前后的图像质量。
• 图像压缩：在图像压缩过程中，使用 Perceptual Image Error 作为评价指标，以优化压缩算法。

最佳实践

• 确保输入的图像格式正确，且与参考图像的大小一致。
• 调整算法中的参数，如高斯模糊核的大小，以适应不同的图像内容和质量要求。

4. 典型生态项目

• 图像处理库：如 OpenCV、Pillow 等。
• 图像质量评估工具：如 ImageQualityMetrics、VQMT 等。
• 深度学习框架：如 TensorFlow、PyTorch 等，可以结合 Perceptual Image Error 算法进行图像质量的自动优化。

PerceptualImageError A metric for Perceptual Image-Error Assessment through Pairwise Preference (PieAPP at CVPR 2018). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/PerceptualImageError