OpenCV 图像清晰度评价（相机自动对焦）

最近想实现相机自动对焦，也就是需要图像清晰度评价，在网上查找。

第一个不错文章是：无参考图像的清晰度评价方法

 http://nkwavelet.blog.163.com/blog/static/227756038201461532247117

这个对理论或者公式介绍很详细，共有16个计算方法，值得一学。

（1）Brenner 梯度函数

（2）Tenengrad 梯度函数

（3）Laplacian 梯度函数

（4）SMD（灰度方差）函数

...

后面是模糊检测，噪点检测，噪点和模糊的组合

文章注重理论，没有具体的样例程序。有结果对比图。

第二个不错文章是：OpenCV 图像清晰度评价（相机自动对焦）

https://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/53543341

这个集中上面前三个方法的实现，这3个在opencv 都有函数实现。实现3种清晰度评价方法，分别是Tenengrad梯度方法、Laplacian梯度方法和方差方法。

Tenengrad梯度方法，衡量的指标是经过Sobel算子处理后的图像的平均灰度值，值越大，代表图像越清晰。Sobel 函数。

Laplacian梯度方法：同上，但用的是 Laplacian 函数

方差方法：方差是概率论中用来考察一组离散数据和其期望（即数据的均值）之间的离散（偏离）程度的度量方法。方差较大，表示这一组数据之间的偏差就较大，组内的数据有的较大，有的较小，分布不均衡；方差较小，表示这一组数据之间的偏差较小，组内的数据之间分布平均，大小相近。