我在网站上运行了数千张用户提供的照片。我想要的是一个脚本，可以帮助我从好照片中清除可怜的照片。显然这不是100％可能，但应该可以确定图像是否没有可识别的聚焦区域？我想？
我做了一些谷歌搜索，但在这个问题上找不到多少。
我编写了一个非常简单的脚本，迭代像素，并总结相邻像素之间的亮度差异。这为锐利的对比度图像提供了高值，而对于模糊/失焦图像则给出了低值。它远非理想，好像框架中有一个完美聚焦的小主题，以及漂亮的散景背景，它会给出一个低价值。
所以我认为我想要的是一个脚本，可以确定图像的部分是否聚焦良好，如果没有提醒我的话？
有什么好主意吗？我在浪费时间吗？
我对任何可以确定其他类型的“坏”照片的代码感兴趣 - 太黑暗，太轻，太平坦，等等。
答案 0 :(得分：1)
太暗和太轻很容易 - 在迭代每个像素时计算颜色平均值。
对于你的焦点问题，我认为你会遇到很多问题。我强烈建议查找内核卷积，因为我有一种下沉的感觉，你需要它。这允许您基于邻居对像素执行更复杂的操作 - 并且是大多数Photoshop滤镜的完成方式！
一旦掌握了数学背景，我会做的是将图像转换为表示亮度的唯一值（而不是RGB）数组。从那里，使用边缘探测器内核（Sobel算子应该做的技巧）并找到边缘。完成后，重复迭代，映射没有边缘的位，并计算没有边缘的最大方块区域。它可能是CPU密集度最低的解决方案，尽管不是最深奥的解决方案。