1. PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 峰值信噪比 给定一个大小为 \(m×n\) 的干净图像 \(I\) 和噪声图像 \(K\),均方误差 \((MSE)\) 定义为: \[MSE = \frac{1}{mn}\sum_{i=0}^{m-1}\sum_{j=0}^{n-1}[I(i, j)-K(i,j)]^2\] 然后 \(PSNR (dB)\) 就定义为: \[PSNR = 10 \cdot log_{10}(\frac{MAX_I^2}{MSE})\] 其

基于python版的PSNR和ssim值计算 总所周知,图像质量评价的常用指标有PSNR和SSIM等,本博文是基于python版的图像numpy的float64格式和uint8格式计算两种指标值(附代码),代码经多方测试和对比,是可用的. psnr峰值信噪比 psnr是用来评价两幅图像相比质量的好坏,即失真情况.这两幅图像分别为原图像和经图像重建或者压缩后等图像处理方法的图像.PSNR越高,图像失真越小,具体细节就不展开说了.首先简单介绍一下psnr的公式计算.对于大小为m*n的两幅图像I和K(

开始之前 我们在将 opencv 的图像显示在了 qt 的label 上, 我们能够将图显示在label 上, 用于显示我们的算法, 我们在 opencv 上一篇文章中介绍了 opencv 的核操作, 我们这里就要进入一个很重要的章节了,图像滤波操作, 也是图像核操作应用的一个很重要的章节, 那我们就从降噪的角度完整的讲一下, 并通过 opencv 核的方式进行图像算法操作, [技术综述]一文道尽传统图像降噪方法 这篇文章写的还算比较完整, 也是传统的算法的一个综述过程, 目录 目录 开始之前

转载处:http://blog.csdn.NET/leixiaohua1020/article/details/11694369 最常用的全参考视频质量评价方法有以下2种: PSNR(峰值信噪比):用得最多,但是其值不能很好地反映人眼主观感受.一般取值范围:20-40.值越大,视频质量越好. SSIM(结构相似性):计算稍复杂,其值可以较好地反映人眼主观感受.一般取值范围:0-1.值越大,视频质量越好. PSNR,SSIM计算有如下工具可选: MSU Video Quality Measurem

本博客根据 开源中国作者清风徐不来 的文章 根据生日的月份和日期,一行代码计算星座的js小函数(转) 原文出自CSDN 无心的专栏 的文章,知识产权归原文作者所有! 点击查看原文:js 日期计算星座

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson5/hook_fmap_vis.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson5/hook_methods.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson5/weight_fma

在电子表格Excel中,使用text函数和mid函数混用,根据身份证号计算出生年月: =text(mid(A2,,),"0!/00!/00") #0!/00!/00 为日期的格式#text为文本函数,意思是获取的值保存为文本类型#mid为提取字符串函数,A2为数据引用单元格,7为引用数据开始的第一个字符,8为从第一个字符开始到最后一个的长度 根据提取到的出生日期,计算年龄: =datedif(B2,today(),"y") #datedif函数的作用是计算从开始日期

Mysql 按年.季度.月分组 按月度分组: select DATE_FORMAT(i.created_at, '%Y-%m月')...................GROUP BY DATE_FORMAT(i.created_at, '%Y-%m')  按季度分组: select CONCAT(YEAR(i.created_at),'_',QUARTER(i.created_at),'Q')....................GROUP BY CONCAT(YEAR(i.created_

先认识一下这几个名词 Moving Average (MA) 移动平均,或者叫做移动平均线,是技术分析中一种分析时间序列数据的工具.最常见的就是利用股价,回报或交易量等变数计算出移动平均.可以利用移动平均反映出长期趋势或周期,在数学上这个也叫做卷积 Rolling Average. 还有一个概念叫做 SMA (Simple Moving Average 简单移动平均),是指某个变数之前 N 个数值的累加平均.比如,收市价的10日简单移动平均是指之前10日收市价的平均数,那么这里就可以使用 SMA

▶ 使用 routine 构件创建的自定义函数,在并行调用上的差别 ● 代码,自定义一个 sqab 函数,使用内建函数 fabsf 和 sqrtf 计算一个矩阵所有元素绝对值的平方根 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <openacc.h> #define ROW 8 #define COL 64 #pragma acc routine vector void

similar_text — 计算两个字符串的相似度 int similar_text ( string $first , string $second [, float &$percent ] ) $first 必需.规定要比较的第一个字符串. $second 必需.规定要比较的第二个字符串. $percent 可选.规定供存储百分比相似度的变量名. 两个字符串的相似程度计算依据 Oliver [1993] 的描述进行.注意该实现没有使用 Oliver 虚拟码中的堆栈,但是却进行了递归调用,这

#1068 : RMQ-ST算法 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Hi和小Ho在美国旅行了相当长的一段时间之后,终于准备要回国啦!而在回国之前,他们准备去超市采购一些当地特产——比如汉堡(大雾)之类的回国. 但等到了超市之后,小Hi和小Ho发现者超市拥有的商品种类实在太多了——他们实在看不过来了!于是小Hi决定向小Ho委派一个任务:假设整个货架上从左到右拜访了N种商品,并且依次标号为1到N,每次小Hi都给出一段区间[L, R],小Ho要做的是选出标

衡量两幅图像的相似度: SNR/PSNR SSIM 1. SNR vs PSNR about SNR 和 PSNR MSE:mean squared error ∑x=1Nx∑y=1Ny(f(x,y)−f^(x,y))2NxNy f(x,y):表示原始的信号/图像: f^(x,y):则表示处理后的信号/图像: SNR(dB): 10⋅log10⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢∑x=1Nx∑y=1Nyf(x,y)2∑x=1Nx∑y=1Ny(f(x,y)−f^(x,y))2⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥ PSNR(dB): 10⋅l

在使用 torchvision.transforms进行数据处理时我们经常进行的操作是: transforms.Normalize((0.485,0.456,0.406), (0.229,0.224,0.225)) 前面的(0.485,0.456,0.406)表示均值,分别对应的是RGB三个通道:后面的(0.229,0.224,0.225)则表示的是标准差 这上面的均值和标准差的值是ImageNet数据集计算出来的,所以很多人都使用它们 但是如果你想要计算自己的数据集的均值和标准差,让其作为你的

代码感觉有点绕,刚开始学习python,相关知识点还没全部学习到,还请各位大神多多指教 import re # 定义乘法 def mul(string): mul1 = re.search('-?\d+(?:\.\d+)?\*-?\d+(?:\.\d+)?', string) str1 = mul1.group() li = re.split('\*', str1) mul_ret = float(li[0]) * float(li[1]) if mul_ret < 0: return stri

/*求两个数的最大公约数*/ CREATE FUNCTION f_GetGys ( @num1 BIGINT , @num2 BIGINT ) RETURNS BIGINT AS BEGIN DECLARE @m BIGINT; DECLARE @i BIGINT; IF ( @num1 < @num2 )--确保@num1永远是大的 @num2永远是小的 BEGIN SET @m = @num2; SET @num2 = @num1; SET @num1 = @m; END; SET @i =

在numpy库中,经常会出现“秩为1的一维数组”(come from 吴恩达的深度学习,目前还没有搞清楚numpy中如此设计的意图).比如: 注意这里的a的shape是[3] ,既不是 [1,3] 也不是 [3,1].这就说明它既不是行向量也不是列向量,只是一个数组. 但是我们可以用squeeze()和unsqueeze()对其进行操作,比如: 在对这两个函数讲解之前,我们先统一一下定义: In : x.shape Out: torch.Size( [ a , b , c ] ) 这里我们说a是

#include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; ],c[],s[]; int work(int L,int R)//分治 { if(L==R) return v[L]; ; for(int i=L;i<R;i++) ,R)); ,R)); return res; } int main() { scanf("%d",&n); ;i<=n;i++)//把环展开成n条链 { sca

#include<cstdio> using namespace std; bool is_prime(int x) { ;i*i<=x;i++) ) return false; return true; } int q,n,ans; void work(int x,int y) { ) ans++; else { for(int i=y;i<=x;i++) ) work(x/i,i); } } int main() { scanf("%d",&q);

总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 输入一个布尔表达式,请你输出它的真假值. 比如:( V | V ) & F & ( F | V ) V表示true,F表示false,&表示与,|表示或,!表示非. 上式的结果是F 输入 输入包含多行,每行一个布尔表达式,表达式中可以有空格,总长度不超过1000 输出 对每行输入,如果表达式为真,输出"V",否则出来"F" 样例输入 ( V | V ) & F &