No-Reference Image Quality Assessment using BRISQUE Model 安装和配置指南

No-Reference Image Quality Assessment using BRISQUE Model 安装和配置指南

1. 项目基础介绍和主要的编程语言

项目介绍

No-Reference Image Quality Assessment using BRISQUE Model 是一个基于 OpenCV 的开源项目，旨在实现无参考图像质量评估（No-Reference Image Quality Assessment, NR-IQA）。该项目实现了论文 "No Reference Image Quality Assessment in the Spatial Domain" 中的 BRISQUE 模型，能够在没有参考图像的情况下评估图像的质量。

主要编程语言

该项目主要使用以下编程语言：

• C++
• Python

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术

• BRISQUE 模型：用于无参考图像质量评估的算法。
• OpenCV：用于图像处理和计算机视觉任务的开源库。
• LIBSVM：用于支持向量机（SVM）的库，用于模型训练和预测。

框架

• OpenCV：提供了图像处理和计算机视觉的基本功能。
• LIBSVM：用于实现支持向量机算法。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统已经安装了以下软件和库：

• Python 2.x 或 Python 3.x
• CMake
• OpenCV
• LIBSVM

安装步骤

1. 克隆项目仓库

首先，从 GitHub 克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/krshrimali/No-Reference-Image-Quality-Assessment-using-BRISQUE-Model.git
cd No-Reference-Image-Quality-Assessment-using-BRISQUE-Model

2. 安装 Python 依赖

根据您使用的 Python 版本，安装相应的 LIBSVM 库：

• Python 2.x

sudo apt-get install python-libsvm

• Python 3.x

cd Python/libsvm/
make
cd python
make

3. 安装 C++ 依赖

如果您计划使用 C++ 版本，请按照以下步骤安装 LIBSVM：

cd C++/libsvm/
cmake .
make

4. 配置 OpenCV

确保您的系统已经安装了 OpenCV。如果尚未安装，可以使用以下命令安装：

sudo apt-get install libopencv-dev

5. 运行示例

安装完成后，您可以运行示例代码来测试安装是否成功。

• Python 2.x

python2 brisquequality.py <image_path>

• Python 3.x

cd Python/libsvm/python/
python3 brisquequality.py <image_path>

• C++

cd C++/
./brisquequality <image_path>

注意事项

• 请确保所有依赖库都已正确安装，否则可能会导致程序无法正常运行。
• 如果您在安装过程中遇到任何问题，请参考项目的 GitHub 页面或相关文档以获取更多帮助。

通过以上步骤，您应该能够成功安装和配置 No-Reference Image Quality Assessment using BRISQUE Model 项目，并开始使用它进行图像质量评估。