OpenCV 图像清晰度评价（二） - OpenCV 图像清晰度评价（相机自动对焦）

　　方差方法：

　　方差是概率论中用来考察一组离散数据和其期望（即数据的均值）之间的离散（偏离）成都的度量方法。方差较大，表示这一组数据之间的偏差就较大，组内的数据有的较大，有的较小，分布不均衡；方差较小，表示这一组数据之间的偏差较小，组内的数据之间分布平均，大小相近。

　　对焦清晰的图像相比对焦模糊的图像，它的数据之间的灰度差异应该更大，即它的方差应该较大，可以通过图像灰度数据的方差来衡量图像的清晰度，方差越大，表示清晰度越好。

　　#include 《highgui/highgui.hpp》

　　#include 《imgproc/imgproc.hpp》

　　using namespace std;

　　using namespace cv;

　　int main（）

　　{

　　Mat imageSource = imread（“2.jpg”）;

　　Mat imageGrey;

　　cvtColor（imageSource， imageGrey， CV_RGB2GRAY）;

　　Mat meanValueImage;

　　Mat meanStdValueImage;

　　//求灰度图像的标准差

　　meanStdDev（imageGrey， meanValueImage， meanStdValueImage）;

　　double meanValue = 0.0;

　　meanValue = meanStdValueImage.at《double》（0， 0）;

　　//double to string

　　stringstream meanValueStream;

　　string meanValueString;

　　meanValueStream 《《 meanValue*meanValue;

　　meanValueStream 》》 meanValueString;

　　meanValueString = “Articulation（Variance Method）： ” + meanValueString;

　　putText（imageSource， meanValueString， Point（20， 50）， CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX， 0.8， Scalar（255， 255， 25）， 2）;

　　imshow（“Articulation”， imageSource）;

　　waitKey（）;

　　}

　　方差数值随着清晰度的降低逐渐降低：

 

　　在工业应用中，最清晰的对焦拍摄出来的图像不一定是最好的，有可能出现摩尔纹（水波纹）现象，一般需要在最清晰对焦位置附件做一个微调。