NIMA 算法测试图片清晰度

NIMA 算法测试图片清晰度

简介

该算法从两个不同的维度进行判断。首先是判断照片的质量等。
美观等主观方面，该算法也可以用来判断拍照水平。摄影爱好者可以用来提高自己的摄影水平。

如何检测图片

NIMA基于最新的深度物体识别（object detection）神经网络，能够从直接观感（技术角度）和吸引程度（美学角度）预测人类对图像的评估意见的分布。
文中提出的神经网络的打分具有与人类主观打分很相近的优点，因此可以用于图像质量评估工作。

NIMA算法是用来单纯检测图片质量，采用AVA数据集合训练。可以用于检查监控画面是否清晰、摄影拍照水平是如何。

NIMA是分数范围1～10分数越高图片质量越好 一般5以上代表图片质量正常，4.5～5代表质量普通，4.5以下代表质量模糊

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from nima.inference.inference_model import InferenceModel
import os
import time
# add other package
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

from PIL import Image

加载模型

path_model = './model/pretrain-model.pth'

model = InferenceModel(path_to_model=path_model)

加载图片

idir