Python计算两张图的PSNR值

    本文主要记录如何用python实现求解两张图的PSNR值。

• Python计算两张图的PSNR值
• 1.PSNR求解公式
• 2.完整的PSNR求解代码
• 3.运算结果展示
• 4.参考文献

    （1）对于三通道的RGB图像 计算MSE的数学表达式是：

    具体的代码为：

# compute MSE
mse = np.mean((img1/1.0-img2/1.0)**2)

    （2）得到MSE后计算PSNR，具体数学表达式为：

    具体的代码为：

psnr1=20*math.log10(255/math.sqrt(mse))

    另外一种方式就是将像素值进行归一化处理，然后再进行PSNR值的求解：

mse = np.mean((img1/255.0-img2/255.0)**2)

psnr2=20*math.log10(1/math.sqrt(mse))

    完整的代码如下所示：

import cv2
import math
import numpy

def psnr1(img1, img2):
    # compute mse
    # mse = np.mean((img1-img2)**2)
    mse = mean((img1 / 1.0 - img2 / 1.0) ** 2)
    # compute psnr
    if mse < 1e-10:
        return 100
    psnr1 = 20 * math.log10(255 / math.sqrt(mse))
    return psnr1


def psnr2(img1, img2):
    mse = mean((img1 / 255.0 - img2 / 255.0) ** 2)
    if mse < 1e-10:
        return 100
    psnr2 = 20 * math.log10(1 / math.sqrt(mse))
    return psnr2


imag1 = cv2.imread("./image/original_image/Lena.bmp")
print("imag1.shap: {}".format(imag1.shape))
imag2 = cv2.imread("./image/embedded_image/Lena.bmp_embed_image.bmp")
print("imag1.shap: {}".format(imag2.shape))
image_size = [512, 512] #将图像转化为512*512大小的尺寸 
imag1 = cv2.resize(imag1, image_size, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
imag1 = cv2.cvtColor(imag1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将图像转化为灰度图像，不是必须转，也可以使用原始的彩色图像
imag2 = cv2.resize(imag2, image_size, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
imag2 = cv2.cvtColor(imag2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将图像转化为灰度图像，不是必须转，也可以使用原始的彩色图像
res1 = psnr1(imag1, imag2)
print("res1:", res1)
res2 = psnr2(imag1, imag2)
print("res2:", res2)

参考链接：用Python计算两图像的峰值信噪比PSNR。