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呐喊教程。
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