Python OpenCV图像处理：如何计算峰值信噪比

在图像处理中，峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）是评估两幅图像之间差异的常用指标。峰值信噪比通常用来测量一张图片与原图之间的相似程度，因此它广泛应用于图像压缩、图像复原和图像增强等领域。

在Python OpenCV中，计算峰值信噪比非常简单。我们只需要使用cv2.PSNR函数，并将待比较的两张图片作为输入，该函数就会输出它们之间的峰值信噪比。

下面是一个示例代码，它演示了如何使用cv2.PSNR函数计算两张图片之间的峰值信噪比：

import cv2

# 加载图片

img1 = cv2.imread("image1.png")

img2 = cv2.imread("image2.png")

# 计

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