opencv 图像模糊判断
时间: 2023-05-09 15:01:15 浏览: 62
在OpenCV中,图像模糊可以通过两种方式进行判断:基于图像梯度和基于图像频率。
基于图像梯度的方法是使用Laplacian算子计算图像梯度,通过计算梯度的方差来判断图像是否模糊。一般来说,模糊图像的梯度方差较小,而清晰图像的梯度方差较大。使用下面的代码可以实现这种方法:
```
import cv2
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
laplacian_var = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F).var()
if laplacian_var < 100:
print('The image is blurry!')
else:
print('The image is clear!')
```
基于图像频率的方法是首先将图像进行傅里叶变换(FFT),然后计算图像的频率谱。一般来说,模糊图像的频率谱集中在低频区域,而清晰图像的频率谱则分布在各个频率区域。因此,可以通过计算频率谱的标准差来判断图像是否模糊。使用下面的代码可以实现这种方法:
```
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
freq = np.fft.fft2(gray)
freq_shifted = np.fft.fftshift(freq)
magnitude_spectrum = 20*np.log(np.abs(freq_shifted))
std = np.std(magnitude_spectrum)
if std < 10:
print('The image is blurry!')
else:
print('The image is clear!')
```
两种方法各有优缺点,基于图像梯度的方法适用于大部分图像,并且计算速度快,但是当图像中有较大的纹理或者边缘时,可能会错误地将清晰图像判定为模糊图像。而基于图像频率的方法可以更准确地判断图像的模糊程度,但是计算速度较慢,对内存的要求也较高。在实际应用中,可以根据具体情况选择合适的方法来进行图像模糊的判断。