opencv c++ 比较好的图像清晰度函数原理和代码实现
时间: 2024-06-08 11:07:31 浏览: 296
图像处理 zhang细化算法 opencv C++代码 算法实现
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Opencv中可以使用Sobel算子来计算图像的清晰度,Sobel算子是一种常用的边缘检测算法,它可以计算图像中每个像素点的梯度值,然后通过对梯度值进行统计分析来评估图像的清晰度。
下面是使用Sobel算子计算图像清晰度的C++代码示例:
```c++
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
double get_image_sharpness(Mat image)
{
Mat gray_image, grad_x, grad_y, abs_grad_x, abs_grad_y;
cvtColor(image, gray_image, COLOR_BGR2GRAY);
Sobel(gray_image, grad_x, CV_16S, 1, 0, 3, 1, 0, BORDER_DEFAULT);
Sobel(gray_image, grad_y, CV_16S, 0, 1, 3, 1, 0, BORDER_DEFAULT);
convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);
convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);
Mat grad_image;
addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad_image);
Scalar mean_val, stddev_val;
meanStdDev(grad_image, mean_val, stddev_val);
double sharpness = stddev_val[0] / mean_val[0];
return sharpness;
}
int main()
{
Mat image = imread("test.png");
if (image.empty())
{
cout << "Failed to open image file!" << endl;
return -1;
}
double sharpness = get_image_sharpness(image);
cout << "Image sharpness: " << sharpness << endl;
return 0;
}
```
该代码使用Sobel算子计算图像的梯度值,然后通过计算梯度值的标准差和平均值的比值来评估图像的清晰度。具体实现步骤如下:
1. 将彩色图像转换为灰度图像;
2. 分别使用Sobel算子计算图像在x轴和y轴方向上的梯度值;
3. 计算梯度值的绝对值,并将两个方向上的梯度值加权求和;
4. 对求和结果进行均值和标准差计算;
5. 将标准差除以均值得到图像的清晰度评估值。
需要注意的是,该方法只能用于评估图像的整体清晰度,无法对局部区域的清晰度进行准确的评估。
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