Python tf.image.psnr用法及代码示例

返回 a 和 b 之间的峰值 Signal-to-Noise 比率。

用法

tf.image.psnr(
    a, b, max_val, name=None
)

参数

a 第一组图像。
b 第二组图像。
max_val 图像的动态范围(即最大值和最小值之间的差异)。
name 将计算嵌入的命名空间。

a 和 b 之间的标量 PSNR。返回的张量具有类型 tf.float32 和形状 [batch_size, 1]。

这旨在用于信号(或图像)。批量为每个图像生成一个 PSNR 值。

输入的最后三个维度预计为[高度、宽度、深度]。

例子：

# Read images from file.
    im1 = tf.decode_png('path/to/im1.png')
    im2 = tf.decode_png('path/to/im2.png')
    # Compute PSNR over tf.uint8 Tensors.
    psnr1 = tf.image.psnr(im1, im2, max_val=255)

    # Compute PSNR over tf.float32 Tensors.
    im1 = tf.image.convert_image_dtype(im1, tf.float32)
    im2 = tf.image.convert_image_dtype(im2, tf.float32)
    psnr2 = tf.image.psnr(im1, im2, max_val=1.0)
    # psnr1 and psnr2 both have type tf.float32 and are almost equal.

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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.image.psnr。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。