Python OpenCV实现峰值信噪比——精度分析图像质量

Python OpenCV实现峰值信噪比——精度分析图像质量

图像质量的评估是计算机视觉领域中一个极其重要的问题，因为图像数据的质量直接影响到后续的图像处理及识别结果。峰值信噪比（PSNR）是一种在数字图像处理中广泛使用的指标，本文将介绍如何使用Python OpenCV计算图像的峰值信噪比，以评估图像质量。

PSNR通常用于衡量图像重建中的误差，并与原始图像之间的相对误差进行比较。它可以被定义为原始图像和处理后的图像之间的均方误差（MSE）和最大像素值之间的比率的负数对数。具体而言，假设原始图像为I，处理后的图像为K，则PSNR可表示为：

PSNR = 10 * log10 ( R^2 / MSE )

其中，R表示像素的最大值，MSE是均方误差，可以通过以下公式计算：

MSE = 1/n * sum((I(i,j) - K(i,j))^2)

通过OpenCV库中的cv2.PSNR()函数计算两幅图像的PSNR，代码如下所示：

import cv2
import numpy as np

# 加载原始图像
img1 = cv2.imread