基于传统方式的图像质量检测
需求:
检测视频为是否亮度异常,此代码针对一帧图片进行检测,视频检测需要自行进行读取,并根据需求进行抽帧检测
方式:
通过计算灰度图上的均值和方差,亮度异常时,均值会偏离均值点(可以假设为128),方差也会偏小;
# 把图片转换为单通道的灰度图
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 获取形状以及长宽
img_shape = gray_img.shape
height, width = img_shape[0], img_shape[1]
size = gray_img.size
# 灰度图的直方图
hist = cv2.calcHist([gray_img], [0], None, [256], [0, 256])
# 计算灰度图像素点偏离均值(128)程序
a = 0
ma = 0
reduce_matrix = np.full((height, width), 128)
shift_value = gray_img - reduce_matrix
shift_sum = sum(map(sum, shift_value))
da = shift_sum / size
# 计算偏离128的平均偏差
for i in range(256):
ma += (abs(i-128-da) * hist[i])
m = abs(ma / size)
# 亮度系数
k = abs(da) / m
# print(k)
if k[0] > 1:
# 过亮
if da > 0:
print("过亮")
else:
print("过暗")
else:
print("亮度正常")
参考图片(可以使用里面的图片进行测试)主要看brightness level:https://blog.csdn.net/weixin_41770169/article/details/82349687