本文主要是介绍OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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原文链接：基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
导 读
本文主要介绍使用OpenCV实现图像模糊检测/相机自动对焦功能。
前 言
为了检测图片是否对焦，现代消费类相机使用复杂的相位检测电路和专用传感器。但是拍摄后如何确定拍摄的照片是否对焦。拥有这些测量信息可以在很多方面提供帮助（选择序列中的最佳图片、控制电动镜头、清晰的延时视频等等）。
在我们的例子中，拉普拉斯变换虽然不是完美的解决方案，但可以区分相同场景的聚焦帧和模糊帧。虽然很难描述拉普利亚函数的作用，但我们可以在维基百科页面上详细信息。
我们将使用 OpenCV 来解决这个问题。让我们捕获短视频剪辑并运行脚本来查看结果。脚本的方式是在底部显示带有质量栏的视频文件，并保存带有数值结果的文本文件以供进一步分析。
实现与代码
注意底部的红色条表示对焦质量
整个剪辑分析表明，该功能可以非常精确地区分是否对焦。不幸的是，在极端条件下很难确定模糊程度。
为了显示焦点/模糊随时间的分布，这里使用了 LibreOffice 图形函数。下面是帧数表示的视觉模糊。
实现代码如下：
import cv2
from tqdm import trangecap = cv2.VideoCapture('10.avi')
f = open('results.txt', 'w')frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))for i in trange(frame_count, unit=' frames', leave=False, dynamic_ncols=True, desc='Calculating blur ratio'):ret, frame = cap.read()gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)fm = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F).var()# Sample quality bar. Parameters adjusted manually to fit horizontal image sizecv2.rectangle(frame, (0, 1080), (int(fm*1.6), 1040), (0,0,255), thickness=cv2.FILLED)im = cv2.resize(frame, None,fx=0.5, fy=0.5, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)cv2.imshow("Output", im)f.write(str(fm)+'\r')k = cv2.waitKey(1) & 0xffif k == 27:break THE END!
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