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最近在做人脸识别清洗样本的工作，发现经过人脸对齐后存在部分图片十分模糊，所以用opencv滤了一下。
原理就是使用了cv2.laplacian()这个方法，代码如下。图片越模糊，imagevar的值越小，图像越模糊。
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#-*-coding:utf-8-*-
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
import os
import cv2
import shutil
threshold = 30.0
dst_root = r'/media/unionpay/0009ffab000a9861/casia&kfzx_clear'
for fpath, dirs, fs in os.walk('/media/unionpay/0009ffab000a9861/casia&kfzx'):
i = 0
for dir in dirs:
i += 1
if i%100 == 0:
print (str(i)+'folders processed current:'+dir)
abs_dir = os.path.join(fpath, dir)
for _, __, fs in os.walk(abs_dir):
clear_img_list = []
for f in fs:
item = os.path.join(_, f)
image = cv2.imread(os.path.join("/media/unionpay/0009ffab000a9861/casia&kfzx/0000447", item))
gray = cv2.cvtcolor(image, cv2.color_bgr2gray)
imagevar = cv2.laplacian(gray, cv2.cv_64f).var()
if not imagevar < threshold:
clear_img_list.append(item)
dst_folder = os.path.join(dst_root, dir)
if len(clear_img_list) >= 15:
if not os.path.exists(dst_folder):
os.mkdir(dst_folder)
for item in clear_img_list:
dst_path = os.path.join(dst_folder, item.split('/')[-1])
shutil.copy(item, dst_path)
以上这篇python模糊图片过滤的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持移动技术网。
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