如何判断视频流清晰度python opencv 实现代码

类似于判断图片清晰度，我们可以计算视频流中每一帧的清晰度，并取平均值作为视频流的清晰度。

以下是Python实现代码：

import cv2

def calculate_blur(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blur = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F).var()
    return blur

cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")
total_blur = 0
frame_count = 0

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    frame_count += 1
    total_blur += calculate_blur(frame)

average_blur = total_blur / frame_count
if average_blur < 100:
    print("视频流不够清晰")
else:
    print("视频流清晰度良好")

cap.release()

该代码会读取名为"video.mp4"的视频流，计算其中每一帧的清晰度，并取平均值作为视频流的清晰度。若清晰度小于100，则认为视频流不够清晰。你可以替换视频路径和清晰度阈值，以适应不同的应用场景。

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有参考图片如何判断图片清晰度python opencv 实现代码

可以通过计算图像的清晰程度来判断图片的清晰度，可以使用OpenCV中的Laplacian算子来实现。以下是Python实现代码：

import cv2

def calculate_blur(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blur = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F).var()
    return blur

image = cv2.imread("image.jpg")
blur = calculate_blur(image)
if blur < 100:
    print("图片不够清晰")
else:
    print("图片清晰度良好")

该代码会读取名为"image.jpg"的图片，计算其清晰度后输出结果。若清晰度小于100，则认为图片不够清晰。你可以替换图片路径和清晰度阈值，以适应不同的应用场景。

python opencv实现高斯滤波代码

以下是Python OpenCV实现高斯滤波的代码示例：

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 定义高斯内核大小和标准差
ksize = (5,5)
sigma = 1.5

# 对图像进行高斯滤波
dst = cv2.GaussianBlur(img, ksize=ksize, sigmaX=sigma, sigmaY=sigma)

# 显示滤波结果
cv2.imshow('Gaussian Filter', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们使用OpenCV库来加载和显示图像，并使用`cv2.GaussianBlur`函数对图像进行高斯滤波。函数的参数包括输入图像、高斯内核大小、标准差。然后，我们在窗口中显示滤波结果。