estimateChessboardSharpness 使用例程 C++

以下是一个使用C++和OpenCV库的 `estimateChessboardSharpness` 函数的示例代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

double estimateChessboardSharpness(Mat chessboardImage) {
    // Convert the image to grayscale
    Mat grayImage;
    cvtColor(chessboardImage, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);

    // Compute the Canny edges of the image
    Mat edges;
    Canny(grayImage, edges, 50, 150);

    // Compute the average edge gradient
    Scalar mean, stddev;
    meanStdDev(edges, mean, stddev);
    double avgGradient = stddev.val[0] / mean.val[0];

    return avgGradient;
}

int main(int argc, char** argv) {
    // Load the chessboard image
    Mat chessboardImage = imread("chessboard.png");

    // Estimate the sharpness of the chessboard image
    double sharpness = estimateChessboardSharpness(chessboardImage);

    // Display the sharpness value
    cout << "Sharpness of the chessboard image: " << sharpness << endl;

    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先加载了一个名为 "chessboard.png" 的棋盘图像，然后调用了 `estimateChessboardSharpness` 函数来评估该图像的清晰度。最后，我们输出了评估结果。

值得注意的是，上面的代码仅仅是一个示例，实际上在使用 `estimateChessboardSharpness` 函数时，需要根据具体的应用需求进行调整，例如可以通过调整 `Canny` 函数的参数来控制边缘检测的结果，从而影响最终评估结果。