weixin_43803635的博客

# 判断图片清晰度 在 OpenCV 中，判断图像的清晰度通常依赖于图像的锐度（sharpness）或边缘信息。图像的清晰度与其边缘的清晰度、纹理的丰富程度密切相关。常用的几种方法包括计算图像的拉普拉斯变换（Laplacian）或通过傅里叶变换等方式来评估清晰度。 ## 方法1：使用拉普拉斯变换（Laplacian） 拉普拉斯算子在图像处理中常用来检测图像的边缘。如果图像清晰，它的边缘会更明确；如果图像模糊，边缘则不太明显。因此，我们可以计算图像的拉普拉斯变换，并通过其方差来评估图像的清晰度。方差越大，图像越清晰，反之越模糊。 步骤： 转换为灰度图像。 计算拉普拉斯变换。 计算拉普拉斯变换结果的方差。 ## 方法2：基于边缘检测（如Canny边缘检测） 另一个常见的方法是通过边缘检测来判断图像的清晰度。图像中清晰的边缘往往意味着图像较为清晰，反之则是模糊。Canny 边缘检测可以用来判断图像的边缘密度。 步骤： 转换为灰度图像。 使用 Canny 边缘检测提取图像的边缘。 计算边缘像素的比例，边缘越多表示图像越清晰。 ## 方法3：基于傅里叶变换 傅里叶变换将图像从空间域转换

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