opencv python模糊影像检测效果
作者:扛着三脚架的码农 发布时间:2021-07-27 04:44:13
标签:opencv,python,模糊,检测
本文采用拉普拉斯算子计算影像的模糊程度,小于阈值的影像被认为是模糊的,从而被移动到专门存放模糊影像的文件夹。本文只使用cv2和shutil库,若想直接使用该脚本需安装这两个库。完整代码如下图所示。
import os
import cv2
import shutil
import sys
# 模糊影像检测函数,阈值默认为0.07
def blurImagesDetection(folder_path, thres=0.07):
# 新建一个用于存放模糊影像的文件夹
blurImageDirPath = os.getcwd() + "/blurImages"
if not os.path.exists(blurImageDirPath):
os.mkdir(blurImageDirPath)
# 获取影像文件夹中的影像名列表
imageNameList = os.listdir(folder_path)
for imageName in imageNameList:
# 得到影像路径
imagePath = os.path.join(folder_path, imageName)
# 读取影像为灰度图
img = cv2.imread(imagePath, 0)
# 缩小影像,加快处理速度
tiny_img = cv2.resize(img, (400, 300), fx=0, fy=0)
# 获取影像尺寸
width, height = tiny_img.shape
# 计算影像的模糊程度
blurness = cv2.Laplacian(tiny_img, cv2.CV_64F).var() / (width * height)
# 如果影像模糊程度小于阈值就将其移动到存放模糊影像的文件夹中
if blurness < thres:
print(imageName + " bulrness:%f 模糊" % (blurness))
blurImagePath = os.path.join(blurImageDirPath, imageName)
shutil.move(imagePath, blurImagePath)
else:
print(imageName + " blurness:%f 不模糊" % (blurness))
if __name__ == '__main__':
# 指定要处理的文件夹路径,sys.argv[1]为第一个参数
folder_path = os.getcwd()+'/'+sys.argv[1]
# 调用函数
blurImagesDetection(folder_path)
实际运行效果如图所示
所检测到的模糊影像如图所示
来源:https://blog.csdn.net/qq_41475842/article/details/123376933


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