double BRISQUE(cv::Mat img) { // path to the trained model cv::String model_path = "./Code/pre_process/brisque_model_live.yml"; // path to range file cv::String range_path = "./Code/pre_process/brisque_range_live.yml"; // 静态计算方法 cv::Scalar r...-Go服务器开发

以下是带有中文注释的 BRISQUE 函数代码，符合 Doxygen 标准：

// BRISQUE 图像质量评估
/**
 * @brief 计算图像的 BRISQUE (Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator) 分数
 *
 * 此函数用于评估输入图像的视觉质量，通过计算其 BRISQUE 分数来反映图像的质量。
 *
 * @param img 输入的待评估图像（应为单通道或三通道图像）。
 * @return 返回输入图像的 BRISQUE 分数均值。
 */
double BRISQUE(cv::Mat img)
{
    // 训练好的模型路径
    cv::String model_path = "./Code/pre_process/brisque_model_live.yml";
    
    // 范围文件路径
    cv::String range_path = "./Code/pre_process/brisque_range_live.yml";

    // 使用静态方法计算 BRISQUE 分数
    cv::Scalar result_static = cv::quality::QualityBRISQUE::compute(img, model_path, range_path);
    
    /* 
     另外一种动态计算的方法：
     cv::Ptr<quality::QualityBase> ptr = quality::QualityBRISQUE::create(model_path, range_path);
     // 为输入图像计算 BRISQUE 分数
     cv::Scalar result = ptr->compute(img);
     */

    return calMEAN(result_static); ///< 返回计算得到的 BRISQUE 分数均值
}

在这个版本中，我添加了详细的 Doxygen 格式注释，以帮助理解函数功能、参数及每个步骤的目的。这样的注释有助于其他开发者快速理解和使用该函数。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问