python实现图像清晰度评价

可以使用图像清晰度评价的指标之一——图像的清晰度评价指标“方差梯度”的方法来实现。

具体实现方法如下：

1. 首先导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

2. 定义一个函数，用于计算方差梯度：

def variance_of_laplacian(image):
    return cv2.Laplacian(image, cv2.CV_64F).var()

这个函数的参数是一个图像，它会使用 OpenCV 库的 `Laplacian` 函数来计算图像的拉普拉斯变换，然后返回这个拉普拉斯变换的方差。

3. 读入图像，调用上面定义的函数计算方差梯度：

image = cv2.imread('example.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
score = variance_of_laplacian(gray)
print(score)

这里假设你的图像文件名为 `example.jpg`，读入图像后将其转换为灰度图像，然后调用 `variance_of_laplacian` 函数来计算方差梯度，最后输出结果。

方差梯度的值越高，图像越清晰。你可以根据实际情况来设定一个阈值，将图像分为清晰和不清晰两类。