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。

#-*-coding:utf-8-*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')import osimport cv2import shutilTHRESHOLD = 30.0dst_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。