某ロリコン的自白

使用 VMAF 对静态图片进行质量评估

發佈於 2020-06-07 評論 笔记  VMAF FFmpeg 图片 质量评估 

使用 VMAF 评估图片质量，测量算法性能。

环境构建

新建一个文件夹，然后依照以下文件结构准备依赖：

│  libvmaf-0.dll
│  vmafossexec.exe
│  vmaf_for_image.py
│  ffmpeg.exe
│
└─model
  ├─  vmaf_v0.6.1.pkl
  └─  vmaf_v0.6.1.pkl.model

1. vmafossexec.exe、libvmaf-0.dll
   VMAF Windows Binary： https://ci.appveyor.com/project/EwoutH/vmaf/history

2. vmaf_for_image.py
   https://gist.github.com/Sg4Dylan/aa52d354579ad47f8718dc168b4a755b

3. vmaf_v0.6.1.pkl、vmaf_v0.6.1.pkl.model
   模型文件： https://github.com/Netflix/vmaf/tree/master/model

4. FFmpeg
   https://ffmpeg.zeranoe.com/builds/

执行评估

1. 将评估用的参考图片和待评估图片拷贝到 vmaf_for_image.py 所在目录；
2. 修改 vmaf_for_image.py 第 40~43 行，修改为当前使用的图片文件名；
3. 执行 vmaf_for_image.py，得到 43 行所指定文件名 JSON 格式的输出结果报告。