图像处理:模糊图像判断
目录
上期回顾
采用Laplace算子的原因
实现的效果
图片素材
代码的展示与讲解
效果展示
项目资源
上期回顾
上一次的图像清晰度评价没有成功,主要的原因是那几张图像清晰度评价函数都实际都采用了梯度求解,不同的场景灰度的明暗不同,梯度可能会很大,无法得到一个界定值来判定图像的清晰度,所以这次我打算只对动态模糊的图像进行判断,是否是动态模糊图像。
图像处理:图像清晰度评价
采用Laplace算子的原因
根据我之前的一个调研,在清晰度评价函数当中,我决定采用Laplace算子,因为它所得到的梯度值较小,容易获得一个模糊判断区间,而其他的几种所获得的梯度值较大,相应的误差范围也将更高,而且在opencv当中就集成了Laplace算子,很轻松就能调用,并得到一个很好的结果。
实现的效果
本次将会使用一组模糊图像和一组标准图像获得模糊判定区间(a,b),我们知道梯度值越大,图像越清晰,所以当我们进行测试一张图像时,它所返回的梯度值小于a,则可以说明它是一个模糊的图像,当返回的梯度值大于b时,则可以说明它是一个清晰的图像,而当返回的梯度值落在了a与b之间,我们也将其放在模糊图像当中。
图片素材
我自己采用的是手机拍摄的照片,分辨率都是1280*960,请注意图像的尺寸与场景会影响返回的梯度值,但我们通常采集的数据都是由相机拍摄,尺寸相同,工业上采用道路裂缝检测的场景基本类似,所以有研究的意义。
代码的展示与讲解
import cv2
import osdef getPhotopath(paths):imgfile = []file_list=os.listdir(paths)for i in file_list:newph=os.path.join(paths,i)imgfile.append(newph)return imgfiledef getImgVar(image):imggray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)imageVar = cv2.Laplacian(imggray, cv2.CV_64F).var()return imageVardef getTest(imgfile):c = []for i in imgfile:# print(i)img=cv2.imread(i)image=getImgVar(img)# print(image)c.append(float(f"{image:.3f}"))if 'test' in imgfile[0]: #对测试集数据进行反转c.sort(reverse=True)else:c.sort()return cdef getThr():a=getTest(imgfile1)b=getTest(imgfile2)thr=(a[0],b[0])# print(thr)return thrpath1="./test" #测试的数据集文件夹位置
path2="./Standards" #标准图的数据文件夹位置
#获取文件下的名称
imgfile1=getPhotopath(path1)
imgfile2=getPhotopath(path2)#获得阈值
minThr,maxThr=getThr()
print(minThr,maxThr)def vagueJudge(image):img = cv2.imread(image)imgVar = getImgVar(img)if imgVar>maxThr:cv2.putText(img, f"Not Vague{imgVar:.2f}", (12, 70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,(255, 0, 0), 3)else:cv2.putText(img, f"Vague{imgVar:.2f}", (12, 70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,(255, 0, 0), 3)cv2.imshow("img",img)k=cv2.waitKey(0) & 0xFF
image="./Standards/001.jpg" #需要进行测试的图片
vagueJudge(image)
- getPhotopath函数:获得文件夹下各个图片路径,输入模糊图片的文件夹,输入标准图像的文件夹,存入列表当中。
- getImgVar函数:返回图像梯度值。
- getTest函数:对每个图像进行了梯度值计算后,存入列表当中,对模糊图像的进行列表序列翻转。
- def getThr函数:获得模糊判定区间(a,b)。
- vagueJudge函数:对新输入的图像进行模糊判定,只要小于b,就判定为模糊。
效果展示
由于我不想在拍摄新的图片,这里就采用./test文件和./Standards文件的图片。
控制台打印的模糊判定区间:
4.327 65.401
image="./Standards/001.jpg"
image="./test/01.jpg"
项目资源
GitHub:img-processing-techniques/Sharpness_evaluation/Image processing:fuzzy image judgment at main · Auorui/img-processing-techniques (github.com)
所有资源上传在了GitHub上。
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