python的opencv操作记录(九)——图像清晰度计算
文章目录
- 图像清晰度计算的一般思路
- 图像梯度
- 图像梯度绝对值与梯度角度
- 基于梯度的方式
- 计算梯度算子1——Sobel算子
- 计算梯度算子2——Laplacian算子
- 梯度统计评分
- 平均梯度
- 梯度总和
- Demo
图像清晰度计算的一般思路
定义图像清晰度是一个比较定制化,或者说比较偏业务属性的,就是说要根据需要来定义图像的清晰度。
但是一般来说,还是有个一般过程。
- 一般来说,清晰的图像的另外一个含义就是轮廓清晰,物体之间的边缘明显。从图像频域的角度来看,就是图像的高频分量较多。
- 通过图像求导的来得到图像的梯度,梯度越大,说明像素变化越大,物体之间的边缘也就越清晰。
图像的频域之前的文章说过了,这里说一下图像的梯度问题。
图像梯度
图像梯度的定义分为两个维度:
- X方向上的梯度:当前像素右侧的像素值减去当前像
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