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该文件“metrics-img.zip”包含评估指标和图像数据。

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简介:
当应用于 Kubernetes (k8s) 的 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 时,Metrics Server 能够提供详细的 CPU 和内存指标。它通过 Kubernetes 标准的 API 接口,成功地将监控数据暴露出去。借助 Metrics Server,我们便能便捷地利用标准的 Kubernetes API 访问所需的所有监控数据。

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  • PSNR、SSIM、QNR、SAMERGAS
    优质
    简介:本文探讨了五种常用的图像质量评估指标:峰值信噪比(PSNR)、结构相似性指数(SSIM)、量子噪声比率(QNR)、光学校正角(SAM)及几何精度误差系数(ERGAS),分析其在不同场景下的适用性和局限性。 在图像评价领域,常用的指标包括峰值信噪比(PSNR)、结构相似性指数(SSIM)、量化噪声比率(QNR)、光谱角映射(SAM)以及错误相对几何平均斜率误差(ERGAS)。这些度量方法各有侧重,适用于不同类型的图像分析和处理任务。
  • 融合.zip
    优质
    本资料包聚焦于图像融合领域的关键问题,提供了多种用于评价融合效果的量化指标及其应用实例和代码实现。适合研究者和技术人员深入学习与实践。 图像客观评价指标文件主要介绍了用于评估图像质量的各种量化标准和方法。这些指标旨在提供一个客观的框架来衡量不同处理技术或算法对图像的影响,适用于研究、开发以及实际应用中对于图像效果的分析与比较。文中讨论了包括但不限于峰值信噪比(PSNR)、结构相似性指数(SSIM)等常用评价工具,并探讨了它们各自的优缺点及适用场景。 此外,文章还简要概述了一些新兴的评估技术及其在当前研究领域中的重要地位和发展趋势。通过这些内容,读者可以获得对图像质量客观测量方法全面而深入的理解和认识。
  • 融合的
    优质
    本研究探讨了用于评价图像融合效果的关键指标,旨在为如何选择和应用这些指标提供指导,以促进更有效的多模态数据整合与分析。 各种图像融合的评价指标包括了方差在内的多种方法,可以根据需要进行调整。引用这些指标时,“A”代表其中一张融合后的图像之一。
  • 融合的
    优质
    本文章探讨了用于评价图像融合效果的各项关键指标,旨在为研究者提供一种系统性的方法来衡量和比较不同融合算法的表现。 此Matlab程序用于评估图像融合的质量,包括熵和清晰度等指标。
  • 质量.rar
    优质
    本资源为《图像质量评估指标》压缩包,内含多种用于评价数字图像处理效果的关键量化标准及算法介绍。适合研究人员和工程师参考学习。 图像质量评价指标包括PSNR(峰值信噪比)和SSIM(结构相似性)。PSNR值越大表示图像质量越好;而SSIM的值越大,则表明两幅图之间的结构越相似,从而使得图像增强后的结果更加自然。
  • 修复.zip
    优质
    本项目包含多种用于评价和优化图像修复算法效果的关键指标。通过这些工具可以准确地分析并提升受损图像复原的质量与效率。 课题是关于深度学习图像修复的评价指标研究,包括L1 error、PSNR、SSIM和FID。使用方法已在提供的压缩包内详细注明,编程语言为Python。
  • 处理的
    优质
    简介:本文章探讨了在计算机视觉和图像处理领域中常用的评估指标,包括精确度、召回率及F1分数等,并深入分析其应用场景与局限性。 图像处理结果所需评价指标包括熵、互信息、离散度、空间散度、自相关系数以及梯度等多种评估标准。这些指标的MATLAB源代码能够帮助完善对图像质量及特性进行全面分析的能力。
  • ffmpeg-quality-metrics: 利用FFmpeg(SSIM、PSNR、VMAF)质量
    优质
    ffmpeg-quality-metrics是一款基于FFmpeg工具的脚本集合,用于计算视频和音频的质量评估指标如SSIM、PSNR及VMAF值。 FFmpeg质量指标 使用FFmpeg计算质量指标的简单脚本。 目前支持PSNR、SSIM和VMAF。 它将输出:每帧指标每个组件(Y,U,V)的指标全局统计(最小/最大/平均值/标准偏差)。 作者为Werner Robitza。 要求: - Python 3.6或更高版本 - FFmpeg FFmpeg安装方法如下: Linux用户可以从git master版本下载。可以找到相应的安装说明以及如何将FFmpeg和FFprobe添加到PATH中的步骤。 macOS 用户可以通过Homebrew或其他方式获取,但建议使用特定链接提供的构建之一(因为这会避免libvmaf < v2.0.0的慢速问题)。 Windows用户可以从相关页面下载FFmpeg二进制文件。安装只需git essentials就足够了,并且需要将ffmpeg可执行文件放入$PATH中。 最后,可以通过pip3来安装ffmp插件: ``` pip3 install ffmp ```
  • 与MATLAB代码
    优质
    本资源深入探讨了多种用于评价图像处理和计算机视觉任务效果的关键指标,并提供了详细的MATLAB实现代码,旨在帮助研究者和开发者有效评估算法性能。 在对图像进行评价时可以采用以下方法指标:均值、标准差、信息熵、色彩分量相关性、色彩分量百分比以及水下彩色图像质量评价(UCIQE)。
  • 去噪代码
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    本项目提供一系列用于评价图像去噪算法效果的量化指标计算代码,便于研究人员和工程师客观比较不同方法的性能。 图像去噪评价指标代码