python用计算图像噪声方差判断图像模糊度

可以使用以下步骤计算图像噪声方差并判断图像模糊度：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行高斯模糊，使用不同的内核大小进行多次模糊操作。
3. 对每个模糊后的图像计算像素值的方差，这个方差即为图像的噪声方差。
4. 将噪声方差与阈值进行比较，如果噪声方差小于阈值，则认为图像是清晰的，否则认为图像是模糊的。

以下是用Python实现上述步骤的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 定义不同内核大小的高斯模糊
blur1 = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
blur2 = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
blur3 = cv2.GaussianBlur(gray, (7, 7), 0)

# 计算每个模糊图像的噪声方差
var1 = np.var(blur1)
var2 = np.var(blur2)
var3 = np.var(blur3)

# 设置阈值
threshold = 50

# 判断图像模糊度
if var1 < threshold and var2 < threshold and var3 < threshold:
    print('图像清晰')
else:
    print('图像模糊')

需要注意的是，这种方法只适用于图像中存在噪声的情况，对于没有噪声的图像，使用这种方法判断图像模糊度可能会得出错误的结果。