tenengrad评价函数 python，输入图像输出数值

如果你想计算Tenengrad评价函数并输出一个数值结果，可以对计算出的Tenengrad评价函数矩阵进行求平均或求和操作，得到一个数值结果。

下面是一个示例代码，用于计算输入图像的Tenengrad评价函数并输出其平均值：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg',0)

# 计算x和y方向的梯度
sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)

# 计算Tenengrad评价函数
tenengrad = np.sqrt(sobelx**2 + sobely**2)

# 输出平均值
print(np.mean(tenengrad))

在上述代码中，我们使用了numpy库中的mean函数来计算Tenengrad评价函数矩阵的平均值，并将结果输出到控制台。你可以根据需要对求平均或求和操作进行修改，得到不同的数值结果。

相关问题

tenengrad评价函数 python

Tenengrad评价函数是一种用于图像清晰度评估的函数，其基本思想是计算图像梯度的平方和，即图像中每个像素点的梯度大小的平方值的总和。

以下是一个使用Tenengrad评价函数计算图像清晰度的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

def tenengrad(img):
    # Sobel算子
    sobel_x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
    sobel_y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
    
    # 计算梯度大小的平方值
    gradient_sqr = np.square(sobel_x) + np.square(sobel_y)
    
    # 计算Tenengrad评价函数值
    tenengrad_value = np.sum(gradient_sqr)
    
    return tenengrad_value

在上面的代码中，cv2.Sobel()函数用于计算Sobel算子，np.square()函数用于计算梯度大小的平方值，np.sum()函数用于计算Tenengrad评价函数值。最终返回的是图像的Tenengrad评价函数值，值越大表示图像越清晰。

tenengrad梯度函数python实现

Tenengrad梯度函数可以通过以下Python代码实现：

import numpy as np

def tenengrad(img):
    # 计算图像在x和y方向上的梯度
    sobel_x = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]])
    sobel_y = np.array([[-1, -2, -1], [0, 0, 0], [1, 2, 1]])
    gx = np.abs(np.convolve(img.flatten(), sobel_x.flatten(), mode='same').reshape(img.shape))
    gy = np.abs(np.convolve(img.flatten(), sobel_y.flatten(), mode='same').reshape(img.shape))
    # 计算Tenengrad梯度
    gx2 = np.multiply(gx, gx)
    gy2 = np.multiply(gy, gy)
    gxgy = np.multiply(gx, gy)
    sigma_gx2 = np.convolve(gx2.flatten(), np.ones((3, 3)).flatten(), mode='same').reshape(img.shape)
    sigma_gy2 = np.convolve(gy2.flatten(), np.ones((3, 3)).flatten(), mode='same').reshape(img.shape)
    sigma_gxgy = np.convolve(gxgy.flatten(), np.ones((3, 3)).flatten(), mode='same').reshape(img.shape)
    tgrad = np.sqrt(np.divide(np.multiply(sigma_gy2, sigma_gx2) - np.square(sigma_gxgy), sigma_gy2 + sigma_gx2))
    return tgrad

其中，`img`为输入的灰度图像，输出为计算出的Tenengrad梯度图像。