使用opencv c++版本实现清晰度调焦的方差法

清晰度调焦是图像处理中的一个重要技术，可以使图像更加清晰。其中方差法是一种常用的方法，下面将介绍如何使用OpenCV C++实现该方法。

1. 加载图像

首先需要加载待处理的图像。假设图像已经存储在本地文件中，可以使用OpenCV的imread函数进行加载。

Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

这里使用IMREAD_GRAYSCALE选项将图像以灰度图形式加载。

2. 计算方差

方差法的基本思想是在不同的焦距下，计算图像的方差，找到方差最大的那个焦距作为最佳焦距。

int focus[] = {0, 20, 40, 60, 80, 100, 120, 140, 160, 180, 200}; // 焦距数组
int num_images = sizeof(focus) / sizeof(int); // 焦距数量
double var[num_images]; // 存储方差的数组

for (int i = 0; i < num_images; i++) {
    Mat sharp_image;
    GaussianBlur(image, sharp_image, Size(0, 0), focus[i]);
    subtract(image, sharp_image, sharp_image);
    double v = sum(sharp_image.mul(sharp_image))[0];
    var[i] = v / (image.rows * image.cols); // 计算方差
}

上述代码中，首先定义了一个焦距数组，然后依次计算每个焦距下的方差。这里使用了高斯滤波对图像进行模糊处理，然后用原始图像减去模糊图像得到锐化图像。最后，计算锐化图像的方差。

3. 找到最佳焦距

方差最大的那个焦距即为最佳焦距。

double max_var = var[0];
int index = 0;
for (int i = 1; i < num_images; i++) {
    if (var[i] > max_var) {
        max_var = var[i];
        index = i;
    }
}

上述代码中，依次比较每个焦距的方差，找到最大的那个焦距的索引。

4. 输出结果

最后，将处理后的图像保存到文件中。

Mat sharp_image;
GaussianBlur(image, sharp_image, Size(0, 0), focus[index]);
imwrite("sharp_image.jpg", sharp_image);

上述代码中，使用最佳焦距对原始图像进行锐化处理，然后将处理后的图像保存到文件中。

完整代码如下：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    int focus[] = {0, 20, 40, 60, 80, 100, 120, 140, 160, 180, 200};
    int num_images = sizeof(focus) / sizeof(int);
    double var[num_images];

    for (int i = 0; i < num_images; i++) {
        Mat sharp_image;
        GaussianBlur(image, sharp_image, Size(0, 0), focus[i]);
        subtract(image, sharp_image, sharp_image);
        double v = sum(sharp_image.mul(sharp_image))[0];
        var[i] = v / (image.rows * image.cols);
    }

    double max_var = var[0];
    int index = 0;
    for (int i = 1; i < num_images; i++) {
        if (var[i] > max_var) {
            max_var = var[i];
            index = i;
        }
    }

    Mat sharp_image;
    GaussianBlur(image, sharp_image, Size(0, 0), focus[index]);
    imwrite("sharp_image.jpg", sharp_image);

    return 0;
}

注意：这里只是演示了方差法的基本实现，实际应用中需要根据具体情况进行调整。