[OpenCV] 이미지 흐림 감지
1534 단어 OpenCV
주요 사상은 먼저 원 이미지를 회도화한 다음에 3x3의 라프라스 산자로 필터 처리를 하는 것이다
처리 후 이미지의 균일치와 방차를 계산하고 방차를 모호 검측의 한도값 선정 기준으로 삼으면 된다.
관련 절차는 다음과 같습니다.
#include
#include
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
bool blurDetect(Mat srcImage);
int main()
{
//
Mat img1 = imread("white1_1.bmp");
double time = (double)getTickCount();
bool flag = blurDetect(img1);
time = ((double)getTickCount() - time) / getTickFrequency();
cout << " ：" << time << "s" << endl;
system("pause");
return 0;
}
// ， ， 0， 1
bool blurDetect(Mat srcImage)
{
Mat gray1;
if (srcImage.channels() != 1)
{
//
cvtColor(srcImage, gray1, CV_RGB2GRAY);
}
else
{
gray1 = srcImage.clone();
}
Mat tmp_m1, tmp_sd1; //
double m1 = 0, sd1 = 0;
// 3x3 Laplacian
Laplacian(gray1, gray1, CV_16S, 3);
// 0~255
convertScaleAbs(gray1, gray1);
//
meanStdDev(gray1, tmp_m1, tmp_sd1);
m1 = tmp_m1.at(0, 0); //
sd1 = tmp_sd1.at(0, 0); //
//cout << " ：" << endl;
cout << " : " << m1 << " , : " << sd1*sd1 << endl;
if (sd1*sd1 < 400)
{
cout << " " << endl;
return 0;
}
else
{
cout << " " << endl;
return 1;
}
} 이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
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