可以使用 Python 的 NumPy 和 OpenCV 庫來實現(xiàn)這個任務。提前準備一張圖片作為素材。

什么是峰值信噪比

峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，PSNR）是衡量圖像質(zhì)量的常用指標，它表示圖像中信號和噪聲的比值。通常，較高的 PSNR 值表示圖像質(zhì)量較高。

PSNR 的公式如下：

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

其中，MAX 是圖像的最大亮度（一般為 255），MSE 是圖像的均方誤差，表示原圖像和處理后的圖像的差異。

如果需要在 Python 代碼中計算 PSNR，可以使用 NumPy 庫，并使用它提供的平方誤差函數(shù) （numpy.mean((A-B)**2)），然后計算 PSNR 值。還可以使用 OpenCV 庫中的 PSNR 函數(shù)，它可以直接計算 PSNR 值：

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread("demo1.jpg")
img2 = cv2.imread("demo2.jpg")

psnr = cv2.PSNR(img1, img2)
print("PSNR:", psnr)

在計算 PSNR 之前，圖像必須具有相同的分辨率，并且必須使用相同的顏色空間（例如，都是灰度圖或彩色的圖）。

PSNR 峰值信噪比補充說明

PSNR 是一個非常常見的圖像質(zhì)量評估指標，廣泛應用于圖像壓縮、圖像處理、圖像識別等領(lǐng)域。

需要注意，PSNR 僅考慮圖像的像素均方誤差，并不考慮其他的圖像質(zhì)量因素，例如：圖像的細節(jié)和紋理等。
因此，在評估圖像質(zhì)量時，可以使用其他圖像質(zhì)量評估指標，例如：結(jié)構(gòu)相似度（SSIM），以獲得更全面的評估結(jié)果。

使用 OpenCV 庫來實現(xiàn)這個任務

開始前需要先讀入圖像的灰度圖。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("demo.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

使用 NumPy 的 mean 和 std 函數(shù)計算圖像的均值和標準差：

mean, std = np.mean(gray), np.std(gray)

最后，計算峰值信噪比：

PSNR = 20 * np.log10(255 / np.sqrt(mean))

運行代碼得到如下結(jié)果：

峰值信噪比的計算基于圖像的灰度圖，因此可以直接對灰度圖進行計算。

PSNR 的計算值受圖像的亮度影響

如果需要比較不同分辨率的圖像，可以先將圖像調(diào)整到相同的亮度，以便更準確地評估圖像質(zhì)量。

以下是如何使用 Python 和 OpenCV 將圖像調(diào)整到相同亮度的代碼示例：

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread("demo.jpg")
img2 = cv2.imread("demo1.jpg")

img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

img1 = cv2.normalize(img1, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
img2 = cv2.normalize(img2, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

psnr = cv2.PSNR(img1, img2)
print("PSNR:", psnr)

上面的代碼將兩張圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，并使用 OpenCV 的 normalize 函數(shù)將其調(diào)整到相同的亮度。隨后可以計算 PSNR。

計算不同分辨率圖像的 PSNR

使用下面的代碼計算不同分辨率圖像的 PSNR：

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread("demo1.jpg")
img2 = cv2.imread("demo2.jpg")

img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

img1 = cv2.resize(img1, (100, 100))
img2 = cv2.resize(img2, (100, 100))

img1 = cv2.normalize(img1, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
img2 = cv2.normalize(img2, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

psnr = cv2.PSNR(img1, img2)
print("PSNR:", psnr)

上面的代碼先將兩張圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，然后使用 OpenCV 的 resize() 函數(shù)將圖像的分辨率調(diào)整到相同。

接下來，使用上面提到的代碼將圖像調(diào)整到相同的亮度，最后計算 PSNR。

python 求不同分辨率圖像的峰值信噪比 | 其他知識點補充

PSNR 的應用：PSNR 常常被用來評估圖像壓縮、圖像處理、圖像修復等技術(shù)的質(zhì)量。

PSNR 的限制：盡管 PSNR 是一個有用的指標，但它并不能完全反映圖像質(zhì)量，因為它不能評估圖像細節(jié)的損失。

其他評估指標：除了 PSNR 之外，還有其他評估圖像質(zhì)量的指標，例如：SSIM（結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)）、MSE（均方誤差）等。

以上就是詳解Python如何求不同分辨率圖像的峰值信噪比的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于Python求圖像峰值信噪比 的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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