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Evalvid视频质量评估工具及其源码

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简介：
Evalvid是一款用于视频质量客观评估的开源软件工具。它提供了全面的功能来测试和测量视频编码后的质量损失，并支持多种视频格式和评测标准。 Evalvid是一个用于评估视频质量的工具集及框架，适用于在真实或模拟网络环境中传输的视频。除了测量底层网络的质量参数如丢包率、延迟和抖动外，Evalvid还提供了PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性指数度量）等标准视频质量评价算法。此外，它支持多种视频编码格式包括H.264、MPEG-4及H.263，并且在音频方面则支持AAC编码。

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  • Evalvid视频质量评估工具及其源码
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    Evalvid是一款用于视频质量客观评估的开源软件工具。它提供了全面的功能来测试和测量视频编码后的质量损失，并支持多种视频格式和评测标准。 Evalvid是一个用于评估视频质量的工具集及框架，适用于在真实或模拟网络环境中传输的视频。除了测量底层网络的质量参数如丢包率、延迟和抖动外，Evalvid还提供了PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性指数度量）等标准视频质量评价算法。此外，它支持多种视频编码格式包括H.264、MPEG-4及H.263，并且在音频方面则支持AAC编码。
     
  • 视频质量评估工具Evalvid
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    Evalvid是一款专为视频质量和编码效率分析设计的强大开源工具。它能够全面评测视频在不同参数下的表现，帮助开发者和研究人员优化视频性能，提升用户体验。 Evalvid是一个用于评估在网络（真实或模拟）上传输的视频质量的框架和工具集。除了测量底层网络的质量参数如丢包率、延迟和抖动外，Evalvid还提供了标准的视频质量评价算法，例如PSNR和SSIM。在视频编码方面，它支持H.264、MPEG-4以及H.263；而在音频编码方面，则支持AAC。
     
  • MSU_VQMT视频质量评估工具
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    MSU_VQMT是一款由密歇根州立大学多媒体实验室开发的专业视频质量评估软件，用于客观分析和测量视频压缩后的画质差异。 全参考视频质量评价工具包括PSNR、SSIM、MSSIM、VQM等多项指标，但无法进行批量处理。
     
  • EvalVid-2.7 视频性能测量工具及源代码
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    EvalVid-2.7是一款专业的视频性能评估工具，提供全面的功能来分析和评价多媒体内容的质量。本简介包含源代码，便于用户进行深度定制与开发。 提供测量视频性能的工具和源代码，该源代码可在VS2008环境下编译，并用于测试视频的相关性能指标，如MOS（主观质量评分）和PSNR（峰值信噪比）。
     
  • MSU VQMT 10.1 proDemo 视频质量评估工具
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    MSU VQMT 10.1 Pro Demo是一款专业的视频质量评估软件，由密歇根州立大学媒体嵌入式系统实验室开发。它提供全面的客观和主观视频质量分析功能，适用于研究与工业应用。 MSU Video Quality Measurement Tool是一种用于客观评估视频质量的程序。
     
  • 音频质量的感知评估- 开源
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    音频质量的感知评估-开源项目致力于开发和维护一套开放、透明的标准与工具，用于客观评价音频的质量及用户体验，促进技术交流与创新。 该项目是ITU-R.BS.1387建议书的免费软件实现，该建议书描述了感知音频质量评估（PEAQ）的算法。
     
  • PESQ音频质量评估软件
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    PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）是一款用于客观测量语音通信系统中语音质量的专业软件工具。它通过分析音频信号来模拟人类听觉感知，为开发和维护高质量语音服务提供关键数据支持。 源代码可以编译生成.exe文件，直接工程调用即可，并附有简单教程。
     
  • MATLAB图像质量评估源代码
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    本项目提供了基于MATLAB的图像质量评估源代码，涵盖多种客观评价指标，适用于图像处理与分析领域的研究人员及工程师。 在此分享图像质量评价的MATLAB代码，在此分享图像质量评价的MATLAB代码，在此分享。
     
  • 基于深度学习的DVQA视频质量评估系统
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    本研究提出了一种基于深度学习技术的DVQA（Dynamic Video Quality Assessment）系统，用于智能化地评估和分析视频的质量。该系统能够自动识别并量化影响观看体验的关键因素，如清晰度、流畅度及色彩表现等，并通过深度网络模型训练优化评价准确性与可靠性，以满足不同用户对高质量视觉内容的需求。 DVQA-基于深度学习的视频质量评估 消息： 12月17日，在PGC视频上添加预训练模型。 安装指南： 我们建议使用virtualenv来运行代码。该代码是用Python3开发的。 调用虚拟环境后，请通过以下命令安装其他先决条件： ``` pip install -r requirements.txt ``` 所有程序包都是运行代码所必需的。 数据集准备： 如果要批量评估或在自己的GPU上从头开始训练模型，需要准备好数据集。 数据集应为json格式，例如your_dataset.json。 ```json { test: { dis: [dis_1.yuv, dis_2.yuv], ref: [ref_1.yuv, ref_2.yuv], fps: [30, 24], mos: [94.2, 55.8] } ```