opencv中图像失焦检测

失焦的图片和对焦准确的图片最大的区别就是正常图片轮廓明显，而失焦图片几乎没有较大像素值之间的变化
对图像的横向，以及纵向，分别做差分，累计差分可以用来作为判断是否失焦的参考
两个函数，一个简单粗暴直接根据差分值判断是否失焦，适合确定样本类型的情况，另外一种，需要进一步判断

//简单设定阈值判断是否失焦
bool focusDetect(Mat& img){clock_t start, end;start = clock();int diff = 0;int diff_thre = 20;int diff_sum_thre = 1000;for (int i = img.rows / 10; i < img.rows; i += img.rows / 10){uchar* ptrow = img.ptr<uchar>(i);for (int j = 0; j < img.cols - 1; j++){if (abs(ptrow[j + 1] - ptrow[j])>diff_thre)diff += abs(ptrow[j + 1] - ptrow[j]);}cout << diff << endl;}end = clock();cout << "time=" << end - start << endl;bool res = true;if (diff < diff_sum_thre) {cout << "the focus might be wrong!" << endl;res = false;}return res;
}//返回一个与焦距是否对焦成功的一个比例因子
double focus_measure_GRAT(Mat Image)
{double threshold = 0;double temp = 0;double totalsum = 0;int totalnum = 0;for (int i=0; i<Image.rows; i++){uchar* Image_ptr = Image.ptr<uchar>(i);uchar* Image_ptr_1 = Image.ptr<uchar>(i+1);for (int j=0; j<Image.cols; j++){temp = max(abs(Image_ptr_1[j]-Image_ptr[j]), abs(Image_ptr[j+1]-Image_ptr[j]));totalsum += temp;totalnum += 1;}}double FM = totalsum/totalnum;return FM;
}

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