斐讯k2p openwrt固件改双WAN口

最新推荐文章于 2025-04-28 20:22:34 发布
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原理参考教你玩转K2P(A1/A2)官改版VLAN

步骤：

  • network配置，/etc/config/network里把wan的ifname由原来的eth1改成eth1.2
  • 增加wan2，eth1.3
  • dhcp，firewall配置，新增wan2，同wan口的配置
  • 重启网络，可能就gg了连不上路由了，这样的话直接重启路由
  • 参照前面链接里的方式配置vlan，把LAN4（WAN旁边的那个口）和eth1划分到vlan3里，原来WAN和eth1在vlan2中不变
  • 端口设pvid和改trunk也和上面帖子一致
  • 因为vlan划分在重启网络和掉电好像就没了，所以把划分vlan的命令放在自动执行的脚本里
  • 搞定

不会的也不要问我因为我也不怎么会。因为可能出现一些问题，操作前做好备份，搞不定就重置路由。

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10个图像评测指标PSNR/SSIM/MAE/MSE/RMSE/ISSM/SRE/LPIPS/PIQE/NIQE的代码计算方式
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10个图像评测指标PSNR/SSIM/MAE/MSE/RMSE/ISSM/SRE/LPIPS/PIQE/NIQE的代码计算方式，可运行。
图像质量评价指标： PSNR 和 SSIM 和 LPIPS
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1. PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 峰值信噪比 PSNR越高，图像和原图越接近。这是客观指标， PSNR（峰值信噪比）：用得最多，但是其值不能很好地反映人眼主观感受。一般取值范围：20-40.值越大，视频质量越好 # im1 和 im2 都为灰度图像，uint8 类型 # method 1 diff = im1 - im2 mse = np.mean(np.square(diff)) psnr = 10 * np.log10(255 * 255 / mse)
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04-14
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最近在做图像处理相关的课题，直接在网上找了一些图像质量评价函数。发现空间频率里的代码写的是针对方形图片的，然后根据公式改了一下。
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02-26 638
本文将介绍量化评价指标、代码实现、使用方法，包括PSNR、SSIM、NIQE、LPIPS。PSNR和SSIM计算使用BasicSR或将函数单拿出来使用，使用标准库肯定没问题，尽量不要使用skimage计算，有误差（去噪还好点，超分的误差很大）。BasicSR中还有FID的实现，感兴趣的同学可以自己看。主要是PSNR和SSIM的计算，一定要会，使用NIQE和LPIPS评估结果的去噪算法很少。
彩色图像的PSNR、SSIM、LPIPS、CIEDE2000评价算法源码matlab
07-16
以下是彩色图像的PSNR、SSIM、LPIPS和CIEDE2000评价算法的Matlab源码示例： 1. PSNR（峰值信噪比）： ```matlab function psnr_value = PSNR(original, distorted) [M, N, ~] = size(original); mse = sum((original(:) - distorted(:)).^2) / (M * N * 3); max_value = max(original(:)); psnr_value = 10 * log10(max_value^2 / mse); end ``` 2. SSIM（结构相似性指数）： ```matlab function ssim_value = SSIM(original, distorted) K1 = 0.01; K2 = 0.03; L = 255; C1 = (K1 * L)^2; C2 = (K2 * L)^2; original = double(original); distorted = double(distorted); mean_original = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), original, 'valid'); mean_distorted = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), distorted, 'valid'); var_original = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), original.^2, 'valid') - mean_original.^2; var_distorted = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), distorted.^2, 'valid') - mean_distorted.^2; cov_original_distorted = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), original .* distorted, 'valid') - mean_original .* mean_distorted; ssim_map = ((2 * mean_original .* mean_distorted + C1) .* (2 * cov_original_distorted + C2)) ./ ((mean_original.^2 + mean_distorted.^2 + C1) .* (var_original + var_distorted + C2)); ssim_value = mean2(ssim_map); end ``` 3. LPIPS（感知相似性指标）：需要下载并使用LPIPS库，源码和使用说明可在https://github.com/richzhang/PerceptualSimilarity 找到。 4. CIEDE2000（CIE 2000色差公式）：需要下载并使用CIEDE2000库，源码和使用说明可在https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/46861-color-difference-cie-de2000 找到。 以上是基本的示例代码，用于评估图像质量的不同评价指标。你可以根据实际需求和图像数据进行适当的调整和修改。
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