opencv c++ 中8向Sobel算子实现图像清晰度评价Tenengrad函数

Tenengrad函数是一种常用的图像清晰度评价函数，它可以通过计算图像的梯度幅值的平方来评估图像的清晰度。在OpenCV中，可以使用8向Sobel算子来计算图像的梯度幅值，然后再根据Tenengrad函数的公式计算清晰度评分。

以下是使用8向Sobel算子实现图像清晰度评价Tenengrad函数的C++代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

double tenengrad(const cv::Mat& src) {
    cv::Mat grad_x, grad_y, grad;
    cv::Sobel(src, grad_x, CV_32F, 1, 0, 3);
    cv::Sobel(src, grad_y, CV_32F, 0, 1, 3);
    cv::magnitude(grad_x, grad_y, grad);
    double score = cv::mean(grad.mul(grad))[0];
    return score;
}

int main() {
    cv::Mat image = cv::imread("test.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    double score = tenengrad(image);
    std::cout << "Tenengrad score: " << score << std::endl;
    return 0;
}

在这个示例中，我们首先使用`cv::Sobel`函数计算了图像在x和y方向上的梯度，然后使用`cv::magnitude`函数计算了梯度幅值，最后根据Tenengrad函数公式计算了清晰度评分。`cv::mean`函数用于计算梯度幅值平方的平均值，即清晰度评分。

注意，这个示例中使用了OpenCV的`cv::Mat`类来表示图像和梯度图像，使用了`cv::imread`函数来读取图像。`CV_32F`参数表示输出的梯度图像类型为32位浮点数，这样可以避免梯度幅值溢出。`3`参数表示Sobel算子的大小，可以根据具体情况进行调整。