可以使用 Python 的 NumPy 和 OpenCV 库来实现这个任务。提前准备一张图片作为素材。
什么是峰值信噪比
峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，PSNR）是衡量图像质量的常用指标，它表示图像中信号和噪声的比值。通常，较高的 PSNR 值表示图像质量较高。
PSNR 的公式如下：
PSNR = 10 * log10(MAX^2 / MSE)
其中，MAX 是图像的最大亮度（一般为 255），MSE 是图像的均方误差，表示原图像和处理后的图像的差异。
如果需要在 Python 代码中计算 PSNR，可以使用 NumPy 库，并使用它提供的平方误差函数 （numpy.mean((A-B)**2)），然后计算 PSNR 值。还可以使用 OpenCV 库中的 PSNR 函数，它可以直接计算 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)
在计算 PSNR 之前，图像必须具有相同的分辨率，并且必须使用相同的颜色空间（例如，都是灰度图或彩色的图）。
PSNR 峰值信噪比补充说明
PSNR 是一个非常常见的图像质量评估指标，广泛应用于图像压缩、图像处理、图像识别等领域。
需要注意，PSNR 仅考虑图像的像素均方误差，并不考虑其他的图像质量因素，例如：图像的细节和纹理等。
因此，在评估图像质量时，可以使用其他图像质量评估指标，例如：结构相似度（SSIM），以获得更全面的评估结果。
使用 OpenCV 库来实现这个任务
开始前需要先读入图像的灰度图。
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 函数计算图像的均值和标准差：
mean, std = np.mean(gray), np.std(gray)
最后，计算峰值信噪比：
PSNR = 20 * np.log10(255 / np.sqrt(mean))
运行代码得到如下结果：
峰值信噪比的计算基于图像的灰度图，因此可以直接对灰度图进行计算。
PSNR 的计算值受图像的亮度影响
如果需要比较不同分辨率的图像，可以先将图像调整到相同的亮度，以便更准确地评估图像质量。
以下是如何使用 Python 和 OpenCV 将图像调整到相同亮度的代码示例：
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)
上面的代码将两张图像转换为灰度图，并使用 OpenCV 的 normalize 函数将其调整到相同的亮度。随后可以计算 PSNR。
计算不同分辨率图像的 PSNR
使用下面的代码计算不同分辨率图像的 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)
上面的代码先将两张图像转换为灰度图，然后使用 OpenCV 的 resize() 函数将图像的分辨率调整到相同。
接下来，使用上面提到的代码将图像调整到相同的亮度，最后计算 PSNR。
python 求不同分辨率图像的峰值信噪比 | 其他知识点补充
PSNR 的应用：PSNR 常常被用来评估图像压缩、图像处理、图像修复等技术的质量。
PSNR 的限制：尽管 PSNR 是一个有用的指标，但它并不能完全反映图像质量，因为它不能评估图像细节的损失。
其他评估指标：除了 PSNR 之外，还有其他评估图像质量的指标，例如：SSIM（结构相似性指数）、MSE（均方误差）等。
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