OpenCV，拉普拉斯变体（Java）

Question

我正在尝试根据图像定位拉普拉斯变体，目的是根据图像的模糊度获得数值。

这是一个有用的帖子 http://www.pyimagesearch.com/2015/09/07/blur-detection-with-opencv/

cv2.Laplacian(image, cv2.CV_64F).var()

我一直在尝试实现同样的方法，但没有运气。我的出发点是一个代表图像（img）的字节[]：

Mat mat = new Mat(img.getImageHeight(), img.getImageWidth(), CvType.CV_8UC3);
Imgproc.cvtColor(mat, mat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
mat.put(0, 0, putData.getFileContents());
Imgproc.Laplacian(mat,mat, CvType.CV_64F);

任何帮助将不胜感激。

基本上，我从一张图像开始，想要使用拉普拉斯算子获得一个表示图像模糊度的值。

Answer 1

拉普拉斯变换可以用 filter2D 方法应用的内核代替。 我一直在这样的 java 程序中运行相同的 python 示例：

    Mat destination = new Mat();
    Mat matGray=new Mat();  
    Mat kernel = new Mat(3,3, CvType.CV_32F){
       {
          put(0,0,0);
          put(0,1,-1);
          put(0,2,0);

          put(1,0-1);
          put(1,1,4);
          put(1,2,-1);

          put(2,0,0);
          put(2,1,-1);
          put(2,2,0);
       }
    };        
    Imgproc.cvtColor(image, matGray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);          
    Imgproc.filter2D(matGray, destination, -1, kernel); 
    MatOfDouble median = new MatOfDouble();
    MatOfDouble std= new MatOfDouble();        
    Core.meanStdDev(destination, median , std);

    Math.pow(std.get(0,0)[0],2);

希望这对您的编码有所帮助。

注意：我从 Python 和 Java 程序得到的值是不同的，我仍然不明白为什么。无论如何，java代码运行良好。

找出为什么值不一样。使用 Imgproc.Laplacian 方法代替 Imgproc.filter2D 在 python 和 java 中产生完全相同的值。

新代码变成：

Mat destination = new Mat();
Mat matGray=new Mat();  

Imgproc.cvtColor(image, matGray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);          
Imgproc.Laplacian(matGray, destination, 3); 
MatOfDouble median = new MatOfDouble();
MatOfDouble std= new MatOfDouble();        
Core.meanStdDev(destination, median , std);

Math.pow(std.get(0,0)[0],2);

简单得多，结果与 python 相同。

Answer 2

我还没有找到任何直接函数来计算 OpenCV 中图像的方差。但我找到了一些计算平均标准偏差的方法。从数学上看，方差就是平均标准差的平方。

这就是我计算图像平均标准差的方法

Mat im = Imgcodecs.imread("relative/path/to/file");
Imgproc.cvtColor(im, im, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
MatOfDouble mu = new MatOfDouble(); // mean
MatOfDouble sigma = new MatOfDouble(); // standard deviation
Core.meanStdDev(d, mu, sigma);
double variance = Math.pow(mu.get(0,0)[0], 2);

我在从 RAW 转换的大约 37 张 JPG（每个大约 8MB）上运行了这个程序，虽然运行缓慢。我尝试为我的 340 张照片执行此操作，但我的笔记本电脑已关闭。应该有办法对此进行优化。