在日常生活中，经常会遇到需要从手机相册中删除不必要的照片，尤其是那些模糊不清的照片。面对成千上万的图片，如何快速识别出模糊的照片成为了一个挑战。作为一名软件工程师，决定开发一个名为“图像模糊检测”的小项目来减轻这项工作负担。
手机相册中大约有近万张照片，其中认为至少有300到400张是模糊的（实际上有378张模糊照片）。面对这个问题，想到了一个解决方案。利用自己在大学期间学到的知识，特别是关于“拉普拉斯滤波器”的内容，这是一个用于定义图像中边缘线条的算法。
拉普拉斯滤波器主要用于图像中锐利色彩分离的识别，通常用于区分物体和背景。这个滤波器也被称为锐化滤波器，它在操作时使用一个窗口。下面是一个3x3的窗口和每个单元格中的系数值，这些值在处理过程中会被使用：
1 1 1
1 -8 1
1 1 1
在这个窗口中，每个单元格的像素值会乘以该单元格中的系数，然后将结果相加得到中间像素的新值。例如，考虑下面的矩阵：
4 5 6
3 3 8
2 1 7
这个矩阵中间的新值通过以下公式计算得出：
1*4 + 1*5 + 1*6 + 1*3 + -8*3 + 1*8 + 1*2 + 1*1 + 1*7 = 12
经过拉普拉斯滤波器处理后的矩阵如下：
4 5 6
3 12 8
2 1 7
下面是一张应用了拉普拉斯滤波器的普通照片的示例。
首先，需要导入必要的库：
import cv2
import argparse
import glob
接下来，将打开一个名为“images”的文件夹，该文件夹包含足够多的照片。然后，使用“argparse”包进行必要的调整。
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument('-i', '--images', required=True)
ap.add_argument('-t', '--threshold', type=float)
args = vars(ap.parse_args())
为了将文件夹中的照片保存到一个数组中，编写了以下代码：
images = [cv2.imread(file) for file in glob.glob("{}/*.jpeg".format(args['images']))]
现在，将逐个处理文件夹中的照片，并应用拉普拉斯方法来检测模糊度。
for image in images:
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
fm = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F).var()
text = "Not Blurry"
if fm < args["threshold"]:
text = "Blurry"
cv2.putText(image, "{}: {:.2f}".format(text, fm), (10, 30),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 3)
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
首先开始一个循环，逐个旋转文件夹中的照片。然后，将照片转换为灰度图。接着，使用拉普拉斯方法。结果将返回一个浮点数。（例如4.312563或764.471094）将比较第3行的结果与确定的阈值。如果结果低于阈值，将其视为“模糊”。通常情况下，阈值设置为100会得到很好的结果。
在控制台屏幕上输入以下命令以运行程序：
python blur_detection.py -i images -t 100
就这样，使用OpenCV轻松完成了一个模糊检测的小项目。