2025年rmsprop怎么读（prblms怎么读）

科技前沿 • 2025-04-21 20:03 • 阅读 47

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计算图像的PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）和SSIM（Structural Similarity）是图像质量评价的两个重要指标，可以用于评估图像的失真程度。在Python中，可以使用OpenCV库和skimage库来计算图像的PSNR和SSIM。

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以下是使用OpenCV库计算图像的PSNR和SSIM的示例代码：

import cv2 # 读取原始<em>图像</em>和失真<em>图像</em> img1 = cv2.imread(&#39;original.png&#39;) img2 = cv2.imread(&#39;distorted.png&#39;) # <em>计算</em><em>PSNR</em> <em>psnr</em> = cv2.<em>PSNR</em>(img1, img2) # <em>计算</em><em>SSI</em>M <em>ssi</em>m = cv2.<em>SSI</em>M(img1, img2) # 输出结果 print(&#39;<em>PSNR</em>:&#39;, <em>psnr</em>) print(&#39;<em>SSI</em>M:&#39;, <em>ssi</em>m)

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以下是使用skimage库计算图像的PSNR和SSIM的示例代码：

讯享网from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio as <em>psnr</em> from skimage.metrics import structural_similarity as <em>ssi</em>m from skimage.io import imread # 读取原始<em>图像</em>和失真<em>图像</em> img1 = imread(&#39;original.png&#39;) img2 = imread(&#39;distorted.png&#39;) # <em>计算</em><em>PSNR</em> <em>psnr</em>_value = <em>psnr</em>(img1, img2) # <em>计算</em><em>SSI</em>M <em>ssi</em>m_value = <em>ssi</em>m(img1, img2, multichannel=True) # 输出结果 print(&#39;<em>PSNR</em>:&#39;, <em>psnr</em>_value) print(&#39;<em>SSI</em>M:&#39;, <em>ssi</em>m_value)

需要注意的是，skimage库的SSIM函数需要设置参数multichannel=True，以处理彩色图像。另外，计算SSIM时，结果越接近1，表示两幅图像越相似；计算PSNR时，结果越大，表示两幅图像越接近。

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