Python PSNR计算结果不正确

我从维基百科的文章中下载了两幅图像（原始未压缩PNG和压缩JPG，报告的PSNR为45.53 dB）。然后，我跑：

import cv2

img1 = cv2.imread('PSNR-example-base.png')
img2 = cv2.imread('PSNR-example-comp-90.jpg')
cv2.PSNR(img1, img2)

但是我得到的输出值是

29.436334461883582

，而不是

45.53

我还尝试了Ryan SH的建议，来自：

再次获取

29.43633446188358

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我做错了什么？

差异的原因很可能在参考图像的标题中暗示（我强调）：

示例luma不同质量级别的cjpeg压缩图像的PSNR值

PSNR不是像您那样为整个RGB图像计算的，而是仅为图像的（“亮度”）

而且，我甚至无法从你的问题中重现

29.4363…

。下面是我的比较代码：

导入cv2
将numpy作为np导入
从skimage import io（仅用于网络抓取图像），使用cv2.imread（用于本地图像）
def psnr（图像1、图像2）：
#OpenCV
打印（'OpenCV PSNR:'，cv2.PSNR（图像1，图像2））
#自己实现
mse=np.平均值（（image1.astype（np.float64）/255-image2.astype（np.float64）/255）**2）
打印（'自己的实现：'，10*np.log10（1./mse））
def luma（图像）：
返回（0.299*图像[：，：，2]+0.587*图像[：，：，1]+0.114*图像[：，：，0]）。aType（np.uint8）
#返回值（0.2126*图像[：，：，2]+0.7152*图像[：，：，1]+0.0722*图像[：，：，0]）。aType（np.uint8）
#返回（0.212*图像[：，：，2]+0.701*图像[：，：，1]+0.087*图像[：，：，0]）。aType（np.uint8）
#计算参考图像的峰值信噪比
img1=cv2.CVT颜色（io.imread（'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/d/d3/PSNR-example-base.png”），cv2.颜色（RGB2BGR）
img2=cv2.CVT颜色（io.imread（'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/2/2a/PSNR-example-comp-90.jpg”），cv2.颜色（RGB2BGR）
峰值信噪比（img1、img2）
#计算参考图像上的亮度峰值信噪比
峰值信噪比（卢马（img1）、卢马（img2））

输出：

OpenCV PSNR:39.021537956442224
自身实现：39.02153795644222
OpenCV PSNR:44.79892614734474
自身实现：44.79892614734474

对我来说，RGB图像的峰值信噪比远高于您报告的图像。但是，luma的峰值信噪比确实与给定值非常匹配，尽管它并不完全相同。我测试了几个luma计算，没有一个给出准确的结果——但因为在参考示例中没有提到，luma是如何计算的，所以试图重现准确的值是毫无意义的

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希望有帮助

你确定维基百科在你下载之前没有压缩它吗？

import numpy as np
import math

img1 = img1.astype(np.float64) / 255.
img2 = img2.astype(np.float64) / 255.
mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
10 * math.log10(1. / mse)