Android下图片清晰度识别

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#Android #判断图片清晰度 #openCV

本文介绍了一种在Android环境下识别图片清晰度的方法，利用OpenCV的拉普拉斯算法检测图片边缘数量，以此判断图片是否模糊。边缘数量越少，图片清晰度越低。

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android判断图片是否模糊,Android 图片模糊 性能总结
weixin_36330148的博客
05-29 1204
转载请标明出处：http://blog..net/tyzlmjj/article/details/50823292本文出自：【Ｍ家杰的博客】概述模糊一张图片不难，各种算法也很多:高斯、均值、矩阵等等，但是在移动端需要考虑APP的使用体验，对于性能的要求还是很高的。所以在安卓中纯粹使用Java去实现肯定是最坑爹的做法，我们有另外两种方式可以选择：NDK or RenderscriptRendersc...
Android-拍照后使用OpenCV进行图像模糊度检测
qq_45649717的博客
10-19 5371
文章目录通过计算方差判断图像是否模糊所需依赖思路描述实现前的准备模板模板子类接口工具类OpenCvUtilBmpUtilCameraUtil布局文件activity_blur_detect_page.xml 界面dialog_blur.xml 对话框实现效果 通过计算方差判断图像是否模糊 所需依赖 图像加载库：Glide 在gradle.properties 文件中添加 implementation 'com.github.bumptech.glide:glide:4.12.0' annota
android 判断照片清晰度_破损照片，高精度修复过程
weixin_29463345的博客
12-01 745
大家好，这是41图片老照片修复技术分享解析系列内容，意在推广普及老照片修复及相关技术应用，帮助修片师了解修复过程中遇到的问题，和让客户正确了解选择合适的老照片修复服务。这一节，介绍破损老照片做高精度和高相似度的修复。在老照片修复中，很多人认为如果照片破损不是特别严重，那么修复也很简单，事实真是这样吗？我们看下面这张照片，左为原照片，右边为修复完成的效果。很多人第一感觉就是，原照片破损不严重，没什么...
Android平台OCR图像文字识别技术详解及实践
weixin_42124497的博客
07-11 521
Android是基于Linux内核的开源操作系统，专为移动设备设计。它的系统架构可以分为四层：Linux内核层、系统库和Android运行时层、应用框架层以及应用层。Linux内核层提供了驱动程序和安全机制。系统库和Android运行时层包括了一系列的C/C++库以及Dalvik虚拟机，后者支持Android的核心库和Dalvik可执行文件格式（.dex）。应用框架层提供了构建应用所需的API，如窗口管理、视图系统、包管理等。
android 判断照片清晰度_老照片扫描
weixin_42511270的博客
12-24 860
上一篇：《老照片修复的类型》照片数字化影响着最终修复的效果，掌握正确的扫描方式是获得标准电子版照片的前提。扫描仪选择：目前，最好的扫描效果是电分扫描，但电分设备高端得离我们太过遥远，经过扫描对比测试，电分扫描的优势对于要修复的老照片来说不会特别明显。使用针对照片扫描的平板扫描仪高分辨率设置就可以满足老照片修复的要求。平板扫描仪需要注意的是，复印店很多打印复印带扫描的一体机主要针对文本扫描，使用这种...
安卓 高清测试图片
09-08
安卓 高清测试图片
汪建军的博客-Android下图片清晰度识别
ly969434341的专栏
08-03 2109
汪建军的博客 http://zzimoo.com/ Android下图片清晰度识别 http://zzimoo.com/recognition_blur_image/
Android Face人脸识别检测，圆形相机预览框，截取图片（宽高自定义），圆形图片显示
06-29
在Android平台上，开发一款应用实现人脸识别、圆形相机预览框、自定义截取图片尺寸以及圆形图片显示，涉及到了多个核心技术和组件。以下是对这些关键知识点的详细解释： 1. **Android人脸识别（Face Detection）**...
图片清晰度评价-java实现
lx83350475的专栏
11-19 7327
什么是javaCV？，百度百科: JavaCV 是一款开源的视觉处理库，基于GPLv2协议，对各种常用计算机视觉库封装后的一组jar包，封装了OpenCV、libdc1394、OpenKinect、videoInput和ARToolKitPlus等计算机视觉编程人员常用库的接口。 JavaCV通过其中的utility类方便的在包括Android在内的Java平台上调用这些接口。 特点 另外Ja...
最详细的Android调用opencv的车牌识别.zip
05-30
捕获的图像通常需要进行预处理，包括灰度化、直方图均衡化、二值化等步骤，以增强图像的对比度和清晰度，有利于后续的车牌检测。 3. **特征检测与定位**： 车牌识别的第一步是检测出图像中的车牌位置。OpenCV提供...
安卓 图片清晰度 判断_分辨率、锐度和清晰度：还在傻傻分不清？读完此文，告别认知小白...
weixin_39926739的博客
12-12 2003
文章原创首发于头条号【影像派】，版权所有，未经许可，不得转载。请关注【影像派】前言我们常常听到有人说：这幅图比那幅图要清晰； 这支镜头比那支镜头更锐利； 这台相机的分辨率很高，拍出来的相片很清晰； 给相片后期加些锐化，可以看起来更清晰……清晰、锐利、分辨率，当你听到这些专业术语时，你理解它们的意思吗？你知道分辨率是如何测量的吗？你知道锐度和清晰度的区别吗？你知道哪些是主观、哪些是客观的吗？这三个概...
图片清晰度 评价
09-17
该程序代码主要是用来检测数字图片清晰度的。从而为判断一幅图片的质量提供依据，结果表明该程序与人眼观察结果一致。
Android-ImageRecognition图片识别比较两张图片的匹配度
08-12
ImageRecognition：图片识别，比较两张图片的匹配度
Android 图片模糊的2种方法
12-18
Android图片模糊的2种方法，一种Java层，一种C++层，2种方式，优缺点都写在文件里了，大家随意下载。我这是Java文件，可以直接粘贴到工程中使用
安卓opencv图像处理
08-24
本资源里的工程文件是使用安卓利用opencv实现灰度化、二值化、边缘提取等功能。里面包含代码，安装后，点击菜单键进行选择。
android 判断照片清晰度_假期旅游想拍出美美的照片？你得先学会判断手机拍照效果的好坏！...
weixin_39801202的博客
12-12 1023
欢迎转载，请注明出处，抄袭必究！五一小长假来了，相信很多机友肯定都出去浪了，美人美景加上好天气，当然要用手机记录下美美的旅程啦！关于拍照技巧，教授之前都分享过很多次了，但是回到手机本身，我们要怎么判断自己手机的拍照性能如何呢？话不多说，一起来看看具体操作~一、直观：看相机参数每次在看新机发布会的时候，很多人都会被厂商口中的三摄、四摄、几千万的像素等宣传语所吸引，觉得摄像头越多，拍照越强。其实，这不...
android 判断照片清晰度_Movavi Picverse for mac(照片编辑器)
weixin_39625864的博客
11-30 225
还在寻找一个好用的照片编辑器吗？小编给大家带来了Movavi Picverse for mac，Movavi Picverse照片编辑器旨在满足初学者和专业摄影师的需求。该应用程序为您提供了基于AI的工具，使您可以尝试图像并快速获得惊人的结果。如果您想花费更多的时间拍摄和更少的修饰时间，Picverse是Mac上首选的照片编辑软件。Movavi Picverse for mac软件介绍Movavi...
安卓 图像清晰度识别_基于TensorFlow Lite模型的安卓图像识别
weixin_39902608的博客
12-12 602
多亏了TensorFlow Lite(TFLite)，我们可以构建适用于移动设备的深度学习模型。事实上，TFLite生成的模型专门针对移动和边缘部署进行了优化。在TensorFlow中创建深度学习模型后，开发人员可以使用TensorFlow Lite转换器将该模型转换为在移动设备中运行的格式。在本教程中，我们将使用自定义数据集和卷积神经网络(CNN)构建一个用于在Android上识别图像的Tens...
android检测图片分辨率,检查像素是透明的还是不透明的 - Android
weixin_34204530的博客
05-25 746
如果您想在触摸视图时知道透明度，我使用下面的功能检查触摸的像素是否透明：public boolean isBitmapTransparent(ImageView imageview){boolean isTransparent = false;final Bitmap bitmap = ((BitmapDrawable)imageview.getBackground()).getBitmap();...
Android 图片清晰度识别
最新发布
07-26
Android 中图片清晰度的检测是图像处理领域的一个重要课题，尤其在拍照、图像上传、图像质量评估等场景中应用广泛。以下是一些主流的技术方法和实现思路： ### 1. 基于图像梯度的清晰度检测 图像清晰度的一个常见评估方法是基于图像梯度的变化。图像越清晰，边缘越明显，梯度值越大。常用的梯度算子包括 Sobel、Laplacian 和 Prewitt 等。 Laplacian 算子是其中较为常用的一种，其核心思想是计算图像的二阶导数，从而提取图像边缘信息。图像的 Laplacian 方差（Variance of Laplacian）被广泛用于模糊度检测，方差越大表示图像越清晰，方差越小则表示图像越模糊。 ```java public double calculateLaplacianVariance(Mat image) { Mat gray = new Mat(); Imgproc.cvtColor(image, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); Mat laplacian = new Mat(); Imgproc.Laplacian(gray, laplacian, CvType.CV_64F); Scalar mean = new Scalar(); Scalar stddev = new Scalar(); Core.meanStdDev(laplacian, mean, stddev); double variance = stddev.val[0] * stddev.val[0]; return variance; } ``` 该方法实现简单、计算效率高，在 Android 平台上结合 OpenCV 可以高效运行[^4]。 ### 2. 基于频域分析的清晰度检测 图像的清晰度也可以通过频域分析来评估。清晰图像通常包含较多的高频成分，而模糊图像的高频成分较少。通过快速傅里叶变换（FFT）可以将图像从空间域转换到频域，分析其高频能量分布。 该方法在复杂度上略高于梯度法，但对某些特定类型的模糊（如高斯模糊）具有更高的准确性。在 Android 中可以借助 OpenCV 或自定义的 FFT 实现来完成。 ### 3. 使用 OpenCV 进行模糊度检测 OpenCV 是一个功能强大的图像处理库，支持 Android 平台。结合 OpenCV 提供的图像处理函数，可以高效实现图像清晰度检测。例如，可以使用 `Imgproc.Laplacian` 函数来计算图像的 Laplacian 方差，进而评估图像的模糊程度。 ```java public boolean isImageBlurred(Bitmap bitmap) { Mat mat = new Mat(); Utils.bitmapToMat(bitmap, mat); double variance = calculateLaplacianVariance(mat); return variance < 100; // 设定一个阈值判断是否模糊 } ``` 这种方法在 Android 上运行稳定，且性能良好，适合在拍照或图像上传时进行实时检测[^4]。 ### 4. 基于机器学习的图像清晰度评估 近年来，随着深度学习的发展，基于卷积神经网络（CNN）的图像质量评估方法逐渐兴起。这些方法通过训练模型来学习图像的清晰度特征，并对图像进行打分。 在 Android 上，可以使用 TensorFlow Lite 或 PyTorch Mobile 部署轻量级模型，对图像清晰度进行评估。虽然这种方法在实现上较为复杂，但其评估结果通常更加贴近人类视觉感知。 ### 5. 像素差值法 像素差值法是一种较为简单的图像清晰度评估方法，通过计算相邻像素之间的差值总和来反映图像的边缘信息。差值越大，图像越清晰。 ```java public double calculatePixelDifference(Bitmap bitmap) { int width = bitmap.getWidth(); int height = bitmap.getHeight(); double sum = 0; for (int y = 0; y < height; y++) { for (int x = 0; x < width - 1; x++) { int pixel1 = bitmap.getPixel(x, y); int pixel2 = bitmap.getPixel(x + 1, y); int diff = Math.abs(Color.red(pixel1) - Color.red(pixel2)); sum += diff; } } return sum / (width * height); } ``` 这种方法计算量小，适合在低端设备上运行[^2]。 ### 6. 基于图像熵的评估 图像熵是衡量图像信息复杂度的一个指标，图像越清晰，其熵值越高。通过计算图像的灰度直方图并求其熵值，可以评估图像的清晰度。 该方法在理论上较为严谨，但在实际应用中对噪声较为敏感，需要结合滤波处理使用。 ### 总结 Android 中图像清晰度检测的方法多样，从传统的图像梯度分析到现代的深度学习模型均可应用。选择合适的方法应考虑设备性能、应用场景及对精度的要求。对于大多数移动端应用而言，Laplacian 方差法因其简单高效而成为首选方案[^4]。 ---
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