一、简介
我们往往怎么定义一个图像的清晰度呢,通常来讲一个图像的清晰度越高,其图像细节越丰富,也就是说我们通常可以通过图像的高频信息(如边缘或噪声)来衡量。OK,既然如此,这里可以使用 拉普拉斯算子(cv::Laplacian)先对图像进行边缘检测,之后通过计算一些统计学的量化指标(如标准差等)来衡量图像的清晰度。
二、实现代码
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
我们往往怎么定义一个图像的清晰度呢,通常来讲一个图像的清晰度越高,其图像细节越丰富,也就是说我们通常可以通过图像的高频信息(如边缘或噪声)来衡量。OK,既然如此,这里可以使用 拉普拉斯算子(cv::Laplacian)先对图像进行边缘检测,之后通过计算一些统计学的量化指标(如标准差等)来衡量图像的清晰度。
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
道可道,非常道;名可名,非常名。 无名,天地之始,有名,万物之母。 故常无欲,以观其妙,常有欲,以观其徼。 此两者,同出而异名,同谓之玄,玄之又玄,众妙之门。