python opencv 如何检测模糊图像？自动判断模糊程度 cv2.Laplacian().var()

参考文章1：python判断图片模糊

参考文章2：3行代码Python搞定图片清晰度识别，原来我们看到的不一定是这样的

示例代码

# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File    : judge_the_picture_blur.py
@Time    : 2019/10/25 8:52
@Author  : Dontla
@Email   : sxana@qq.com
@Software: PyCharm
"""
import cv2
import os# 返回指定路径图像的拉普拉斯算子边缘模糊程度值
def getImageVar(img_path):image = cv2.imread(img_path)img2gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)imageVar = cv2.Laplacian(img2gray, cv2.CV_64F).var()return imageVar# 返回给定文件夹下所有图片的路径列表
def listFolderImgPath(folder_img_path):img_path_list = []for filename in os.listdir(folder_img_path):filepath = os.path.join(folder_img_path, filename)img_path_list.append(filepath)return img_path_list# 给单张图片添加文字(图片路径，文字)
def writeText(img_path, text):# 加载背景图片# img的类型是np.ndarray数组img = cv2.imread(img_path)# 在图片上添加文字信息# 颜色参数值可用颜色拾取器获取（(255,255,255)为纯白色）# 最后一个参数bottomLeftOrigin如果设置为True，那么添加的文字是上下颠倒的composite_img = cv2.putText(img, text, (100, 680), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,2.0, (255, 255, 255), 5, cv2.LINE_AA, False)cv2.imwrite(img_path, composite_img)# 文件夹路径
folder_img_path = '../../imgs/'# 图片路径
img_path = '../../imgs/f_cotton-g_top (813).jpg'# print(getImageVar(img_path))# print(listFolderImgPath(folder_img_path))# 获取图片路径列表
img_path_list = listFolderImgPath(folder_img_path)# 循环处理每张图片
for img_path in img_path_list:# 获取该张图片模糊值imageVar = getImageVar(img_path)# 创建需写入文字信息text = 'The fuzzy is: {:.2f}'.format(imageVar)# 将文字写入图片writeText(img_path, text)# img = cv2.imread(img_path)# cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)# cv2.imshow('image', img)# cv2.waitKey(1)

功能

将上上级imgs文件夹中的2000图片判断其模糊程度，将结果直接写入到图片上

运行结果

在采集图像时加入此检测代码，能大大提高我们的采集效率与图片的质量。

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