python读取图片清晰度

根据提供的引用内容，可以使用OpenCV库来计算图像的清晰度。你可以使用Laplacian算子来计算图像的梯度，梯度越大，说明像素变化越大，物体之间的边缘也就越清晰。可以通过以下步骤来实现：

1. 使用OpenCV的imread函数读取图片，并将其转换成灰度图像。
2. 使用cv2.Laplacian函数计算图像的Laplacian算子。
3. 使用cv2.sumElems函数计算Laplacian算子后图像的总和，即清晰度分数。
4. 使用cv2.mean函数计算Laplacian算子后图像的均值，即平均清晰度。

下面是一个示例代码，可以帮助你实现上述步骤：

import cv2

def calculate_image_clarity(image_path):
    # 读取图片并转换成灰度图像
    img = cv2.imread(image_path, 0)
    
    # 计算图像的Laplacian算子
    laplacian = cv2.Laplacian(img, cv2.CV_8UC1, ksize=3)
    
    # 计算清晰度分数
    score = cv2.sumElems(laplacian)
    
    # 计算平均清晰度
    mean_value = cv2.mean(laplacian)
    
    return score[0], mean_value[0]

# 调用函数计算图片清晰度
score_blur, mean_value_blur_laplacian = calculate_image_clarity("/Users/zoulei/files/personal/images/1.jpg")
score_clear, mean_value_clear_laplacian = calculate_image_clarity("/Users/zoulei/files/personal/images/2.jpg")

print("模糊图片的清晰度分数: ", score_blur)
print("模糊图片的平均清晰度: ", mean_value_blur_laplacian)

print("清晰图片的清晰度分数: ", score_clear)
print("清晰图片的平均清晰度: ", mean_value_clear_laplacian)