python视频清晰度增强,python图像清晰化处理

　　通常一张图片是否清晰是一个感性认识。对于同一张图，你可能觉得还可以，别人会觉得不清楚，缺乏统一的标准。但是有一些算法可以量化图片的清晰度，这样就有章可循了。

　　原则

　　如果你之前了解过信号处理，就会知道最直接的方法就是计算图片的快速傅立叶变换，然后看高低频分布。如果一张图片有少量的高频成分，可以认为是模糊的。但是区分高频的具体阈值是非常困难的，阈值选择不当会导致效果不佳。

　　我们期望的是单个浮点数就能代表画面的清晰程度。Pech-Pacheco在2000年的模式识别国际会议上提出，将一幅图片中的某个通道(通常是灰度值)通过一个平滑的刺猬掩模进行卷积，然后计算标准差，得到的值可以代表图片的清晰度。

　　这种方法之所以行得通，是因为刺猬算子本身的光滑定义。它用于测量图像的二阶导数，突出图像中强度变化快的区域，这与Sobel和Scharr算子非常相似。和上述算子一样，平滑刺猬算子也常用于边缘检测。此外，该算法基于以下假设：如果一幅图像具有高方差，则它具有宽的频率响应范围，这代表正常和聚焦的图像。但如果一张图片的方差很小，那么它的频率响应范围就很窄，这意味着图片中的边数非常少。我们知道，一张照片越模糊，它的边缘就越少。

　　有了代表锐度的值，剩下的工作就是设置相应的阈值。如果图片的方差低于预定阈值，则该图片可以被认为是模糊的。如果高于阈值，则不模糊。

　　实际操作

　　原理看起来很复杂，涉及很多信号和图像处理的知识。我们来实践一下，直观感受一下。

　　因为人生短暂，而且我个人是朋友圈第一个Python玩家，所以选择用Python来实现。核心代码简单得可怕：

　　导入cv2

　　def getImageVar(imgPath):

　　image=cv2 . im read(img path)；

　　img2gray=cv2.cvtColor(image，cv2。COLOR_BGR2GRAY)

　　imageVar=cv2。拉普拉斯(img2gray，cv2。CV_64F)。风险值()

　　返回图像变量

　　复制代码

　　人生真的很短暂。核心代码只有三行。简单解释一下。

　　Import cv2使用知名的图像处理库OpenCV。关于OpenCV的安装，这里就不赘述了。需要注意的是，它依赖于numpy。

　　Image=cv2.imread(imgPath)使用OpenCV提供的方法读取图片。2 img gray=cv2.cvtcolor (image，cv2.color _ bgr2gray)转换为灰度图像。如下图：

　　原图是这样的：

　　2.CVLaplacian (img2gray，cv2。CV_64F)用33平滑hedgehog算子对图片进行卷积，其中CV2.cv _ 64f是平滑hedgehog算子。

　　原则上，平滑hedgehog算子经常用于边缘检测，所以在这里平滑hedgehog算子之后，所有检测到的边缘都留下了。完成这一步后，上图如下所示：

　　你可以看到这里的图片人物大体清晰。

　　2.cvlaplacian (img2gray，cv2.cv _ 64f)。var()计算方差并最终返回。

　　按此计算，上图是3170多，这是我们用来判断清晰度的最终值。

　　你可以再找一个：

　　原图：

　　做了灰度和平滑刺猬算子后，可以看到字符部分不是很清晰。

　　最后算出来的方差只有530。

　　剩下的工作就是根据整体画质来确定阈值。

　　限制

　　通过上面的实践，我们知道这个算法的诀窍就是设置一个合适的阈值。如果阈值太低，正常图像会被误断成模糊图像；如果阈值过高，模糊图像会被误判为正常图像。门槛取决于你的实际业务场景，需要根据不同的使用场景进行定制。

　　真正的银子弹是不存在的。除了设置阈值，有些图片可能会故意模糊或模糊背景，容易被误杀。

　　例如：

　　计算是这样的，后面一大片都是黑的。

　　这张图前景其实看起来还可以，但是背景有很大的模糊和虚化，更容易被误杀。

　　所以了解原理后最好根据实际场景来使用。

　　最后，编写一个简单的脚本来计算传入图像路径的图像，然后返回一个json字符串。

　　用法python getrank.py-imgs=。/1.jpg，/2.jpg

　　破碎的思想

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