python/c++计算psnr

import cv2
import numpy as np
import mathdef psnr(target, ref):#将图像格式转为float64target_data = np.array(target, dtype=np.float64)ref_data = np.array(ref,dtype=np.float64)# 直接相减，求差值diff = ref_data - target_data# 按第三个通道顺序把三维矩阵拉平diff = diff.flatten('C')# 计算MSE值rmse = math.sqrt(np.mean(diff ** 2.))# 精度eps = np.finfo(np.float64).epsif(rmse == 0):rmse = epsreturn 20*math.log10(255.0/rmse)# 计算单通道图像
IMG_1 = cv2.imread("yuer.jpg",0)
IMG_2 = cv2.imread("june.jpg",0)# 计算三通道图像（假如输入的是三通道图像的话）
# IMG_1 = cv2.imread("yuer.jpg")
# IMG_2 = cv2.imread("june.jpg")# 这里resize是因为我使用的两张图大小不一样，所以resize到同样的大小
# 正常情况下待计算psnr的两张图一般是相同大小的，不需要resize
# 而且大小不同的两张图，resize后求得的psnr也没有啥意义
IMG_1 = np.resize(IMG_1, (100,100))
IMG_2 = np.resize(IMG_2, (100,100))print(psnr(IMG_1,IMG_2))

python计算psnr的时候可能会出现和其他方法计算出的psnr结果不同，相差比较大，这种情况一般是因为python里面的unit8和float数据类型造成的，把图片数据先转成float类型的再计算，一般不会出错。

另外，假如两个人算的psnr不同，但误差不大不小，差个一两dB，不是特别夸张的情况下，有可能是其中一个是按三通道计算的，另一个是按照单通道计算的。

这些都是容易忽略的坑，特此记录一下。

//输入格式是Mat类型，I1，I2代表是输入的两幅图像
double getPSNR(const Mat& I1, const Mat& I2)
{Mat s1;absdiff(I1, I2, s1);       // |I1 - I2|AbsDiff函数是 OpenCV 中计算两个数组差的绝对值的函数s1.convertTo(s1, CV_32F);  // 这里我们使用的CV_32F来计算，因为8位无符号char是不能进行平方计算s1 = s1.mul(s1);           // |I1 - I2|^2Scalar s = sum(s1);         //对每一个通道进行加和double sse = s.val[0] + s.val[1] + s.val[2]; // sum channelsif (sse <= 1e-10) // 对于非常小的值我们将约等于0return 0;else{double  mse = sse / (double)(I1.channels() * I1.total());//计算MSEdouble psnr = 10.0 * log10((255 * 255) / mse);return psnr;//返回PSNR}
}int main()
{//先定义PSNRdouble psnr;//然后读取输入的两幅图像Mat img1 = imread("101.jpg");Mat img2 = imread("103.jpg");//调用函数psnr = getPSNR(img1, img2);cout << psnr << endl;
}

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