Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 源码实现attilax总结

1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小1

1.2. 具体流程1

1.3. 提升性能 可以使用采样法即可。。1

1.4. 实现代码1

1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小

通过计算横向前后俩点像素的差异。。然后累加即可。。

1.2. 具体流程

图片灰度化,这样可以只保留hsv分量了。。。然后读取v分量,就是明亮度了。。

Hs色相和饱和度全部去除了。。   比较v分量的差异即可。。

1.3. 提升性能 可以使用采样法即可。。

1.4. 实现代码

package com.attilax.img;

import java.awt.Color;

import java.awt.image.BufferedImage;

import com.attilax.io.filex;

import com.attilax.json.AtiJson;

import com.jhlabs.image.GrayscaleFilter;

public class DefinTest {

/**

* gray hsv 0,0,218 HSL 表示 hue(色相)、saturation(饱和度)、lightness(亮度),

* HSV表示 hue、saturation、value(色调) 而 HSB 表示 hue、saturation、brightness(明度)。

*

* @param args

*/

public static void main(String[] args) {

String i = "C:\\00clr\\1_gray.jpg";

long dfns = getDefinetionsSum(i);

String blu5 = "C:\\00clr\\2_gray.jpg";

long dfns_blu5 = getDefinetionsSum(blu5);

String blu9 = "C:\\00clr\\blur9_gray.jpg";

long dfns_blu9 = getDefinetionsSum(blu9);

System.out.println("bl0:" + dfns + ",bl5:" + dfns_blu5 + ",bl9:"

+ dfns_blu9);

}

private static long getDefinetionsSum(String i) {

BufferedImage src = imgx.toImg(i);

int sum = 0;

int wid = src.getWidth();

int h = src.getHeight();

for (int w = 0; w < wid; w++)

for (int y = 0; y < h; y++) {

int v = (int) imgx.getHsv(src, w, y).v;

try {

if (y + 1 > (h-1))

continue;

int clr_next = (int) imgx.getHsv(src, w, y + 1).v;

int tsa = Math.abs(v - clr_next);

sum = sum + tsa;

} catch (Exception e) {

System.out.println(e.getMessage()+" w-h:"+w+"-"+y);

}

}

return sum;

}

bl0:2083037,bl5:730898,bl9:600365

作者:: 绰号:老哇的爪子 ( 全名::Attilax Akbar Al Rapanui 阿提拉克斯 阿克巴 阿尔 拉帕努伊 )

汉字名:艾提拉(艾龙),   EMAIL:1466519819@qq.com

转载请注明来源: http://www.cnblogs.com/attilax/

Atiend

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 源码实现attilax总结的更多相关文章

  1. Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 原理

    Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 原理 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的1 1.2. Remark: 1 1.3.  1.失焦检测. 衡量画面模糊的主要方 ...

  2. OpenCV人脸识别LBPH算法源码分析

    1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻 ...

  3. OpenCV人脸识别Eigen算法源码分析

    1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本 ...

  4. :OpenCV人脸识别Fisherface算法源码分析

    https://blog.csdn.net/loveliuzz/article/details/73875904

  5. mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR (四)评价和推荐

    Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 首先来总结一下 mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with AL ...

  6. mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR拓展篇

    Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 额,好吧,心头的一块石头总算是放下了.关于Collaborative Filtering with AL ...

  7. mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR 并行思路

    Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR 这个算 ...

  8. diff.js 列表对比算法 源码分析

    diff.js列表对比算法 源码分析 npm上的代码可以查看 (https://www.npmjs.com/package/list-diff2) 源码如下: /** * * @param {Arra ...

  9. [Spark内核] 第34课:Stage划分和Task最佳位置算法源码彻底解密

    本課主題 Job Stage 划分算法解密 Task 最佳位置算法實現解密 引言 作业调度的划分算法以及 Task 的最佳位置的算法,因为 Stage 的划分是DAGScheduler 工作的核心,这 ...

随机推荐

  1. android混淆那些事

    写给Android开发者的混淆使用手册 综述 毫无疑问,混淆是打包过程中最重要的流程之一,在没有特殊原因的情况下,所有 app 都应该开启混淆. 首先,这里说的的混淆其实是包括了代码压缩.代码混淆以及 ...

  2. Features

    imhist分析灰度图阈值分界点 bwlabel分析连通区域 SIFT Scale Invariant:尺度不变性 DoG: Difference of Gaussian, calculated by ...

  3. gulp-rev-orig

    给客户演示项目时,老是会出现由于缓存,造成的最新的样式或者效果出不来的情况,还得需要手动清除缓存操作,一方面呢,会给客户留下不好的印象,而且也会多了清缓存这一过程,和同事商量过后,决定使用在css或者 ...

  4. 《转》python线程池

    线程池的概念是什么? 在IBM文档库中这样的一段描写:“在面向对象编程中,创建和销毁对象是很费时间的,因为创建一个对象要获取内存资源或者其它更多资源.在Java中更是 如此,虚拟机将试图跟踪每一个对象 ...

  5. android TCP 客户端(仅接收数据)

    配合log4net使用,用来接收调试信息.因此,此客户端只管通过TCP接收字符串数据,然后显示在界面上. 接收TCP数据 try { Socket s = new Socket("192.1 ...

  6. vertica在电信的应用

    本文介绍了什么 ´ 电信级大数据分析典型需求 ´ Vertica数据库特点及与其他数据库对比 ´ Vertica核心技术介绍 ´ 基于Vertica的典型分系统架构简介 电信级大数据分析典型需求 ´  ...

  7. jackson报错 无法解析,但是json一切正常

    因为类里面缺少无参构造(被有参构造盖掉了)

  8. 转 powerdesigner12.5在64位JDK下连接mysql数据库问题

    前因:由于项目在研发的过程中,数据库字段需要不停的增加和修改,导致最初设计的数据库原型无法使用,后来就想到用powerdesinger来反转数据库表结构. 环境:win7 64位系统,本机装有64位j ...

  9. javascript自学002--DOM事件

    事件流:元素接收事件的顺序 1.事件冒泡:事件由最具体的元素开始接收,逐级向上传递到document元素.即从里到外. 2.事件捕获:由外到里,先接收的是document然后逐级向内,最后才到具体的元 ...

  10. 安装 SSL 证书

    http://www.itrus.cn/html/fuwuyuzhichi/fuwuqizhengshuanzhuangpeizhizhinan/