python中用于图像清晰度或模糊度估计的任何现有代码/库？

Question

我想找到一些现有的代码/库，用于对普通图像进行清晰度/模糊度估计。 （首选 Python）稍后我需要比较不同算法的性能。

我有 10000 多张具有不同“质量”（锐度/模糊度）的 MRI 扫描图像。我需要编写代码来过滤具有特定“质量”（清晰度/模糊度）的图像，这取决于用户。因此，我正在尝试研究医学图像上的图像清晰度/模糊度估计。我的主管告诉我，互联网上有很多用于对正常图像进行清晰度/模糊度估计的现有代码（也许它是无参考的清晰度指标）。她让我搜索它们并首先在普通图像上尝试它们。然后尝试了解他们的算法。 我在互联网上搜索了这个，发现了一些相关的页面。但是，其中很多已经过时了。

例如： 在 Image sharpness metric 页面，

模糊检测的累积概率（CPBD）https://ivulab.asu.edu/software/quality/cpbd

似乎不再工作了。我猜原因是从新的“scipy”库中删除了“imread”函数。 （请看后面的代码和错误信息）我想我以后可以试试旧版本的“scipy”。但是，我想找到一些当前可用的关于图像清晰度/模糊度估计的代码/库。 另外，我的工作环境是 Windows 10 或 CentOS-7。

我已经用 CPBD 尝试了以下代码：

import sys, cpbd

from scipy import ndimage

input_image1 = ndimage.imread('D:\Work\Project\scripts\test_images\blur1.png', mode='L')

input_image2 = ndimage.imread('D:\Work\Project\scripts\test_images\clr1.png', mode='L')

print("blurry image sharpness:")
cpbd.compute(input_image1)

print("clear image sharpness:")
cpbd.compute(input_image2)

来自 Python 3.7 shell 的错误消息（在 Window 10 中运行）：

Traceback (most recent call last):
  File "D:\Work\Project\scripts\try_cpbd.py", line 1, in <module>
    import sys, cpbd
  File "D:\Program_Files_2\Python\lib\site-packages\cpbd\__init__.py", line 3, in <module>
    from .compute import compute
  File "D:\Program_Files_2\Python\lib\site-packages\cpbd\compute.py", line 14, in <module>
    from scipy.misc import imread #Original: from scipy.ndimage import imread
ImportError: cannot import name 'imread' from 'scipy.misc' (D:\Program_Files_2\Python\lib\site-packages\scipy\misc\__init__.py)

Answer 1

似乎 cpbd 软件包已经有一段时间没有更新了。 它通过以下步骤对我有用：

编辑“D:\Program_Files_2\Python\lib\site-packages\cpbd\compute.py”：

注释最后 4 行以：

开头

#if __name__ == '__main__':

使用python代码：

import cpbd

import cv2

input_image1 = cv2.imread('blur1.png')

if input_image1 is None:
     print("error opening image")
     exit()

input_image1 = cv2.cvtColor(input_image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

print("blurry image sharpness:")

cpbd.compute(input_image1)

Answer 2

由于 scipy.misc.imread 自 1.0.0 以来已被弃用，并在 1.2.0 中被删除，我将使用 skimage.io.imread 代替（在大多数情况下，这是一个直接替代品）。

编辑 cpbd/compute.py 中的代码

import skimage.io

input_image1 = skimage.io.imread('blur1.png')

cv2 也可以（或其他选项：imageio、PIL、...），但 skimage 往往更易于安装/使用。

Answer 3

以下步骤对我有用： 从C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\cpbd\compute.py 或安装它的任何位置打开compute.py。你会发现如下代码：

from scipy.ndimage import imread

替换为：

from skimage.io import imread

如果无法保存compute.py文件，则将其复制到桌面，按上述方式编辑，并用它替换C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\cpbd\compute.py中的文件。

Answer 4

按照 Baj Mile 的回答，我做了以下事情，它对我有用。 打开 cpbd\compute.py 文件

评论了这一行：from scipy.ndimage import imread

添加行：import cv2

对主要部分进行了以下更改：

if __name__ == '__main__':  
    #input_image = imread(argv[1], mode='L')  
    input_image=cv2.imread(argv[1])  
    sharpness = compute(input_image)  
    print('CPBD sharpness for %s: %f' % (argv[1], sharpness))

关闭 compute.py 文件。

在主代码中：

import cpbd
import cv2
input_image1 = cv2.imread('testimage.jpg')
input_image1 = cv2.cvtColor(input_image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cpbd.compute(input_image1)