实现峰值信噪比算法

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本文介绍了如何使用Python和OpenCV库计算峰值信噪比(PSNR),这是一种衡量图像质量和处理效果的指标。通过计算均方误差(MSE)并应用公式PSNR = 10 * log10((MAX^2) / MSE),可以评估图像与原始图像的差异。较高的PSNR值表明图像质量更好,与原始图像更接近。

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实现峰值信噪比算法

峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)是一种常用于衡量图像质量的指标。在图像处理和压缩领域中,PSNR常被用来比较原始图像与经过压缩或处理后的图像之间的差异。本文将介绍如何使用Python实现峰值信噪比算法。

PSNR的计算公式如下:

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

其中,MAX是像素值的最大可能取值(通常为255),MSE是均方误差(Mean Squared Error)。均方误差是指原始图像与处理后图像之间对应像素值的差的平方的平均值。

下面是一个使用Python实现PSNR算法的示例代码:

import cv2
import numpy as np
import math

def calculate_psnr(original_image
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