python利用中误差检验影像精度

中误差是衡量观测精度的一种数字标准，亦称“标准差”或“均方根差”。在相同观测条件下的一组真误差平方平均值的平方根。

因真误差不易求得，所以通常用最小二乘法求得的观测值改正数来代替真误差。它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根。

中误差的大小反映了该组观测值精度的高低，因此，通常称中误差为观测值的中误差。

**1.问题：**用中误差检验影像精度

2.已知：

3.关键思路：

（1）影像转换位数组

（2）excel数据转换成二维数组

4.过程：

import math#计算两个数组的均方根均方根差
def rmse(records_real, records_predict):if len(records_real) == len(records_predict):return math.sqrt(((records_real - records_predict) ** 2).mean())else:return None

import numpy as np
import xlrd#excel表格数据转换为二维数组
def excel(input_excel):table = xlrd.open_workbook(input_excel).sheets()[0]  # 获取第一个sheet表row = table.nrows  # 行数col = table.ncols  # 列数data = np.zeros((row, col))  # 生成一个nrows行ncols列，且元素均为0的初始矩阵for x in range(col):cols = np.matrix(table.col_values(x))  # 转换为矩阵data[:, x] = cols  # 按列把数据存进矩阵中return data


import sys
from PIL import Imageif __name__ == '__main__':reload(sys)sys.setdefaultencoding("utf-8")inputfile = "I:\\PycharmProject\\ceshi.tif"input_excel = "I:\\PycharmProject\\ceshi.xls"##1.输入单波段的待检验影像,并把影像灰度值转换为数组arrarr = np.array(Image.open(inputfile))##2.读取观测值表为数组brrbrr =excel(input_excel)##3.利用arr与brr计算均方根差rmse_val = rmse(arr, brr)print(rmse_val)return rmse_val

参照文章：python例用中误差检验精度

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