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这是MSE公式.

下面是两个用来计算两个RGB images的MSE的Python函数.他们得到的结果是一样的.但结果比1.0大得多,比如43.0,58.0…

而几乎所有论文的MSE(二语错误)都是much smaller than 1.0 such as 0.05, 0.08...

我想知道how to calculate the MSE results in papers such as 0.05, 0.08.


def mse_1(img_a,img_b): 
    mse = np.mean( (img_a - img_b) ** 2 )
    return mse
def mse_2(img_a,img_b): 
    cnt = img_a.shape[0]*img_a.shape[1]          
    mse_r = (float)(np.sum((img_a[:,:,0] - img_b[:,:,0]) ** 2)) / (float)(cnt)
    mse_g = (float)(np.sum((img_a[:,:,1] - img_b[:,:,1]) ** 2)) / (float)(cnt)
    mse_b = (float)(np.sum((img_a[:,:,2] - img_b[:,:,2]) ** 2)) / (float)(cnt)
    mse = (mse_r+mse_g+mse_b)/3.0
    return mse 

有人能帮我吗?

推荐答案

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注:您可以try 几个范围,如[0,1]和[0,1]进行归一化. 另外,如果归一化解决了你的问题,请接受这个作为答案,这样其他用户就不会浪费时间想出其他可能的答案,比如解释图像zoom .如果它做的工作,让我知道,我会删除/编辑此答案,并帮助您进一步.

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