PyTorch Image Quality (PIQ) 开源项目教程

piqMeasures and metrics for image2image tasks. PyTorch.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/piq

1. 目录结构及介绍

PyTorch Image Quality (PIQ) 是一个专为图像质量评估设计的库，提供了多种度量和指标。以下是其基本的项目目录结构及其简要说明：

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├── README.rst                # 主要的项目读我文件，包含了项目概述、许可和快速入门信息。
├── LICENSE                   # 项目的Apache-2.0许可证文件。
├── setup.py                  # Python包的安装脚本。
├── requirements.txt          # 项目运行所需的依赖库列表。
├── tests                     # 包含了单元测试的代码目录。
├── examples                  # 提供了一些示例代码，帮助理解如何在实际中应用PIQ。
├── docs                      # 文档目录，存放项目的完整文档。
│   └── ...                    # 包含HTML等文档构建文件。
├── piq                       # 核心源码目录，实现了各种图像质量度量和损失函数。
├── .gitignore               # Git忽略文件，指定不被版本控制的文件或模式。
├── pre-commit-config.yaml   # 预提交钩子配置，用于代码质量检查。
├── codecov.yml               # Codecov配置文件，用于代码覆盖率报告。
├── contrib                   # 可能包含额外贡献者的特定分支或工具。
├── ...                        # 其他如CI/CD相关配置文件等。

2. 项目的启动文件介绍

在PIQ项目中，并没有直接的“启动文件”概念，因为这个库是作为Python第三方库使用的。但是，如果你想要开始使用PIQ，主要通过以下方式“启动”你的工作流程：

• 安装后立即使用：安装完成后，直接在你的Python脚本或者Jupyter Notebook中import PIQ库即可开始计算图像质量指标。

  pip install piq
  import piq
  

• 开发或定制：对于那些希望对库进行定制或扩展的开发者来说，克隆仓库并从源码运行可能更合适。

  git clone https://github.com/photosynthesis-team/piq.git
  cd piq
  python setup.py install
  

  然后就可以在本地开发环境中导入并进行开发工作。

3. 项目的配置文件介绍

PIQ项目本身并不强调外部的配置文件，它的配置主要是通过环境变量或者直接在代码中设置参数来完成的。例如，当你安装库时可以通过修改环境变量或在代码中调整来控制是否启用某些特性，或者在使用具体度量时传入相应的参数。

对于开发者想进行库的配置或扩展，关注的是.gitignore、.pre-commit-config.yaml这样的文件，它们帮助维护代码质量和开发环境的一致性。此外，如果你想贡献代码或定制部分功能，setup.py 和 requirements.txt 也是重要的配置点，前者定义了包的构建与安装过程，后者列出了运行项目所需的依赖库。

总之，PIQ的设计重心在于提供一个简洁易用的API，让用户能够在PyTorch环境中无缝地集成图像质量评估功能，而具体的配置管理更多是在使用场景下按需实现的。

piqMeasures and metrics for image2image tasks. PyTorch.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/piq