python腳本之如何按照清晰度對圖片進行分類
更新時間：2023年05月09日 09:42:01 作者：可樂大牛
這篇文章主要介紹了python腳本之如何按照清晰度對圖片進行分類問題，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
原理
在《Analysis of focus measure operators for shape-from-focus》[2013 Pertuz et al.]。
在這篇文獻中，Pertuz 等人論述了近 36 種不同的圖片清晰度評價（focus measure）方法。
其中一種方式比較簡單，就是使用拉普拉斯方差算法，直接得到一個浮點數(shù)方差表征清晰度。
事先設定一個閾值，如果某圖片的清晰度低于預先定義的閾值，那么該圖片就可以被認為是模糊的。高于閾值，就不是模糊的,或者說是清晰的。
此算法基于以下假設：如果圖片具有較高方差，那么它就有較廣的頻響范圍，代表著正常，聚焦準確的圖片。
總結：正常圖像中邊界清晰，經(jīng)拉普拉斯計算后方差較大；模糊圖像邊界信息少，方差小
代碼
import os
import cv2
import shutil
# 計算圖片清晰度
def getImageVar(img):
res=0
for i in cv2.split(img):
# 對圖片用 3x3 拉普拉斯算子做卷積得到邊緣 計算出方差，并最后返回。
# 函數(shù)求完導數(shù)后會有負值，還有會大于255的值。而原圖像是uint8，即8位無符號數(shù)，所以建立的圖像位數(shù)不夠，會有截斷。因此要使用64位有符號的數(shù)據(jù)類型，即 cv2.CV_64F。
# 再用var函數(shù)求方差
res+=cv2.Laplacian(i, cv2.CV_64F).var()
return res/3
# 讀取某個文件夾下面的所有文件名 返回list
def get_all_file(path):
all_file=[]
for i in os.listdir(path):
file_name=os.path.join(path,i)
all_file.append(file_name)
return all_file
input_path=input("請輸出目標文件夾：")
threshold=int(input("請輸入清晰度閾值："))
orign_path=os.path.join(os.path.abspath('.'),'img')
resoure_file_path = os.path.join(orign_path, input_path) # 圖片所在文件夾
vage_file_path=os.path.join(orign_path,'vague')
clear_file_path=os.path.join(orign_path,'clear')
if not os.path.exists(vage_file_path):
os.mkdir(vage_file_path)
if not os.path.exists(clear_file_path):
os.mkdir(clear_file_path)
all_img_path=get_all_file(resoure_file_path)
for img_path in all_img_path:
img_name=img_path.split('\\')[-1]
dst=os.path.join(vage_file_path,img_name)
if getImageVar(cv2.imread(img_path))>threshold:
dst = os.path.join(clear_file_path, img_name)
shutil.copyfile(img_path, dst)打包成exe：
pyinstaller -F work.py
使用
首先準備一個img文件夾和img_cls.exe
img文件夾中包含存放需要分類的圖片的文件夾自定義（如test_img）以及將來的兩個結果文件夾vague和clear
雙擊執(zhí)行exe文件，輸入自定義和清晰度門限（高于閾值是清晰，低于閾值是模糊）
結束之后得到：
兩個分類文件夾（復制過來的 原圖片沒動）
總結
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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