学会Python之后，感觉PS真的不行！Python修图拉开PS几条街！

概述在通常情况下，图片是否清晰是个感性认识，同一个图，有可能你觉得还过得去，而别人会觉得不清晰，缺乏一个统一的标准。然而有一些算法可以去量化图片的清晰度，做到有章可循。

在通常情况下，图片是否清晰是个感性认识，同一个图，有可能你觉得还过得去，而别人会觉得不清晰，缺乏一个统一的标准。然而有一些算法可以去量化图片的清晰度，做到有章可循。

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有了代表清晰度的值，剩下的工作就是设定相应的阀值，如果某图片方差低于预先定义的阈值，那么该图片就可以被认为是模糊的，高于阈值，就不是模糊的。

实 ***

原理看起来比较复杂，涉及到很多信号啊图片处理的相关知识，下面我们来实 *** 一下，直观感受下。

由于人生苦短，以及我个人是朋友圈第一 Python 吹子，我选择使用 Python 来实现，核心代码简单到令人发指：

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原图是这样的：

cv2.Laplacian(img2gray,cv2.CV_64F) 对图片用 3x3 拉普拉斯算子做卷积，这里的 cv2.CV_64F 就是拉普拉斯算子。

可以再找一张看看：

原图：

做灰度和经过拉普拉斯算子之后，可以看到人物部分已经不是很清晰了。

最后算出来的方差只有 530

剩下的工作就是根据整体图片质量确定阀值了。

局限性

通过上面的实 *** ，我们知道这个算法的技巧在于设置合适的阀值，阈值太低会导致正常图片被误断为模糊图片，阈值太高会导致模糊图片被误判为正常图片。阀值依赖于你实际应用的业务场景，需要根据使用场景的不同做不同的定制。

比如：

计算出来是这样的，后面一大片都是黑的。

这个图前景其实看着还行，但是背景有大片的虚化和模糊，这种情况下比较容易被误杀。

所以最好还是在了解原理之后，根据实际场景来使用。

最后写了个简单的脚本，对传入的图片路径的图片进行计算，然后返回一个 Json 字符串。

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

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碎碎念

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总结

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