পাইথনে লিখতে পারলে এটি করা বেশ সহজ। সামগ্রিক চিত্রের অস্পষ্টতা সনাক্ত করতে ওপেন-সোর্স কম্পিউটার ভিশন প্যাকেজটি ব্যবহার করার জন্য এখানে একটি ভাল নিবন্ধ:
https://www.pyimagesearch.com/2015/09/07/blur-detection-with-opencv/
এখানে একটি দ্রুত স্ক্রিপ্ট যা ছবিগুলি অস্পষ্ট / ঠিক আছে ডিরেক্টরিতে সাজিয়ে তুলবে:
#
# Sorts pictures in current directory into two subdirs, blurred and ok
#
import os
import shutil
import cv2
FOCUS_THRESHOLD = 80
BLURRED_DIR = 'blurred'
OK_DIR = 'ok'
blur_count = 0
files = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.jpg')]
try:
os.makedirs(BLURRED_DIR)
os.makedirs(OK_DIR)
except:
pass
for infile in files:
print('Processing file %s ...' % (infile))
cv_image = cv2.imread(infile)
# Covert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Compute the Laplacian of the image and then the focus
# measure is simply the variance of the Laplacian
variance_of_laplacian = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F).var()
# If below threshold, it's blurry
if variance_of_laplacian < FOCUS_THRESHOLD:
shutil.move(infile, BLURRED_DIR)
blur_count += 1
else:
shutil.move(infile, OK_DIR)
print('Done. Processed %d files into %d blurred, and %d ok.' % (len(files), blur_count, len(files)-blur_count))
আপনার কৌশলতম সমস্যাটি হ'ল আপনার সিস্টেমে অজগর এবং ওপেনসিভি ইনস্টল করা। আপনার ওএসের জন্য গুগল পাইথন 3, এবং এটি দিয়ে কীভাবে পিপ ইনস্টল করবেন, আপনি ওপেনসিভি ইনস্টল করতে পাইপ 3 ব্যবহার করতে পারেন। অথবা, কিছু পাইথন + ওপেনসিভি প্রি-বিল্ড ইনস্টল এছাড়াও রয়েছে। এই স্ক্রিপ্টটি চালানোর জন্য আপনার ওপেনসিভি-র নতুন সংস্করণ দরকার নেই।
স্ক্রিপ্ট দুর্দান্ত কাজ করে এবং এটি সামগ্রিক চিত্রের অস্পষ্টতা পরিমাপ করে। এটি বেশিরভাগ ছবির জন্য ভাল। তবে সামগ্রিক চিত্র পরিমাপের অর্থ হ'ল সেই এক-মুখ এবং বোকেহ-পূর্ণ-ব্যাকগ্রাউন্ড ফটোগ্রাফগুলি অস্পষ্ট ডিরেক্টরিতে রাখা হবে এবং আপনাকে সেগুলি পুনরায় সাজিয়ে ফেলতে হবে। যাইহোক, কোনও ঝুঁকিপূর্ণ রক্ষক নেই sure
আমি আশা করি এই স্ক্রিপ্টটি আপনার কর্মপ্রবাহের গতি বাড়িয়ে দেবে।
এই স্ক্রিপ্টের একটি ঝরঝরে উন্নতি হ'ল মুখ সনাক্তকরণ অন্তর্ভুক্ত করা এবং ফটোগ্রাফের সবচেয়ে বড় মুখগুলির মধ্যে অস্পষ্টতা গণনা করা এবং অস্পষ্টতা প্রান্তিকের জন্য এই মানগুলি ব্যবহার করা, যদি কোনও মুখ সনাক্ত না হয় তবে সামগ্রিক অস্পষ্টতার জন্য ডিফল্ট। আমি সেই উন্নতি তোমাকে ছেড়ে দেব!