Question

我使用摄影测量法拍摄了数千张用于3D重建的图像，我想使用Imagemagick或任何其他命令行软件来评估哪些图像太模糊。什么意思太 blury：根据所有图像的平均模糊度/清晰度，可以轻松挑选出最差的图像。但是如何评估模糊性。我已经进入FFT，快速Fournier变换，并认为在这里可以找到解决方案。可以通过IM -fft命令计算频率，该命令产生幅度和相位图像。如何使用这些图像来计算整体模糊/锐度因子？

更新：以下是我要处理的一些图片。真正的挑战是，所有图像都与这些类型中的许多其他图像一起放在一个文件夹中，需要检查运动模糊问题。我必须检测到太高的运动模糊，并在进一步制作时避免使用这些图像。

接下来3张图片的所有图片都有最低偏差，但在原版全分辨率版本中非常清晰。

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这两幅图像由于白色区域的偏差较小，但也没有足够的清晰度。

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由于镶嵌，边缘检测带来了各种边缘。从所有图像中，第一张图像模糊不清。

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此图像模糊度低。

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Answer 1

我有使用ImageMagick的想法。我拍摄原始图像如下：

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然后我将它放入Photoshop并使用5个pixesl和10个像素的运动模糊进行模糊处理，将结果保存为blur5.txt和blur10.txt。

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现在，我使用ImageMagick来比较统计数据：

identify -verbose original.jpg > orig.txt
identify -verbose blur5.jpg    > blur5.txt
identify -verbose blur10.jpg   > blur10.txt

然后使用opendiff（在Mac上）比较统计信息

opendiff orig.txt blur5.txt

我注意到图像越模糊，标准偏差越小 - 这样就可以测量相对模糊度。

然后我使用了Canny边缘检测器，您可以看到最清晰的图像获得最多边缘，而不是意外。因此，您可以将Canny Edge检测到的图像中的白色像素计算为锐度的度量。

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像这样：

convert original.jpg -canny 0x1+10%+30% -format %c histogram:info:-
    875184: (  0,  0,  0) #000000 gray(0)
     72576: (255,255,255) #FFFFFF gray(255)          <--- sharp image has high white pixel count
convert blur5.jpg -canny 0x1+10%+30% -format %c histogram:info:-
    912322: (  0,  0,  0) #000000 gray(0)
     35438: (255,255,255) #FFFFFF gray(255)          <--- slightly blurry has lower white pixel count
convert blur10.jpg -canny 0x1+10%+30% -format %c histogram:info:-
    925759: (  0,  0,  0) #000000 gray(0)
     22001: (255,255,255) #FFFFFF gray(255)          <--- blurriest has lowest white pixel count

如果您想要一条计算白色像素数并回显文件名的行，您可以这样做：

convert original.jpg -canny 0x1+10%+30% -format "%[fx:mean*h*w] %f\n" info:
72576 original.jpg

这样您就可以分析所有图像，并按照以下顺序对其进行排序：

find . -name "*.jpg" -exec convert "{}" -canny 0x1+10%+30% -format "%[fx:mean*h*w] %f\n" info: \; | sort
22001 blur10.jpg
35438 blur5.jpg
72576 original.jpg

估计相似图像的模糊/清晰度

1 个答案: