今天小编就为大家分享一篇python模糊图片过滤的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

最近在做人脸识别清洗样本的工作,发现经过人脸对齐后存在部分图片十分模糊,所以用opencv滤了一下。

原理就是使用了cv2.Laplacian()这个方法,代码如下。图片越模糊,imageVar的值越小,图像越模糊。

#-*-coding:utf-8-*-
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
import os
import cv2
import shutil

THRESHOLD = 30.0

dst_root = r'/media/unionpay/0009FFAB000A9861/CASIA&KFZX_CLEAR'
for fpath, dirs, fs in os.walk('/media/unionpay/0009FFAB000A9861/CASIA&KFZX'):
 i = 0
 for dir in dirs:
  i += 1
  if i%100 == 0:
   print (str(i)+'folders processed current:'+dir)
  abs_dir = os.path.join(fpath, dir)
  for _, __, fs in os.walk(abs_dir):
   clear_img_list = []
   for f in fs:
    item = os.path.join(_, f)
    image = cv2.imread(os.path.join("/media/unionpay/0009FFAB000A9861/CASIA&KFZX/0000447", item))
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    imageVar = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F).var()
    if not imageVar < THRESHOLD:
     clear_img_list.append(item)
   dst_folder = os.path.join(dst_root, dir)
   if len(clear_img_list) >= 15:
    if not os.path.exists(dst_folder):
     os.mkdir(dst_folder)
    for item in clear_img_list:
     dst_path = os.path.join(dst_folder, item.split('/')[-1])
     shutil.copy(item, dst_path)

以上这篇python模糊图片过滤的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持爱安网。

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