estimateChessboardSharpness C++ 用例

以下是一个使用 C++ 实现 "estimateChessboardSharpness" 方法的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

double estimateChessboardSharpness(Mat& image) {
    // 预处理图像
    Mat gray;
    cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    GaussianBlur(gray, gray, Size(5, 5), 0);

    // 计算图像梯度幅值
    Mat grad_x, grad_y;
    Sobel(gray, grad_x, CV_16S, 1, 0);
    Sobel(gray, grad_y, CV_16S, 0, 1);
    Mat grad;
    convertScaleAbs(grad_x, grad_x);
    convertScaleAbs(grad_y, grad_y);
    addWeighted(grad_x, 0.5, grad_y, 0.5, 0, grad);

    // 计算锐度值
    Scalar mean, stdev;
    meanStdDev(grad, mean, stdev);
    double sharpness = stdev.val[0];

    return sharpness;
}

int main() {
    // 读取图像
    Mat image = imread("chessboard.png");
    if (image.empty()) {
        std::cout << "Failed to load image!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 估计锐度值
    double sharpness = estimateChessboardSharpness(image);
    std::cout << "Sharpness: " << sharpness << std::endl;

    return 0;
}

在这个例子中，我们首先读取一张棋盘图像，然后使用 "estimateChessboardSharpness" 方法计算锐度值。具体来说，我们使用了 Sobel 算子计算图像的梯度幅值，然后计算梯度幅值的标准差作为锐度值。最后输出锐度值到控制台。这个例子需要 OpenCV 库的支持，可以使用以下命令编译和运行：

g++ -o estimateChessboardSharpness estimateChessboardSharpness.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv`
./estimateChessboardSharpness

注意，这只是一个简单的示例，实际中可能需要根据具体情况进行更复杂的处理和优化。