3行Python代码搞定图片清晰度识别，你肉眼看见的未必是真的！

由于人生苦短，以及我个人是朋友圈第一 Python 吹子，我选择使用 Python 来实现，核心代码简单到令人发指：

import cv2

def getImageVar(imgPath):

image = cv2.imread(imgPath);

img2gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

imageVar = cv2.Laplacian(img2gray, cv2.CV_64F).var()

return imageVar

真是人生苦短啊，核心代码就三行，简单解释下。

import cv2使用了一个著名的图像处理库 OpenCV，关于 OpenCV 的安装这里不多赘述，需要注意的是它依赖 numpy。

image = cv2.imread(imgPath)使用 OpenCV 提供的方法读取图片。img2gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)转化为灰度图。如下图：

原图是这样的：

cv2.Laplacian(img2gray, cv2.CV_64F)对图片用 3x3 拉普拉斯算子做卷积，这里的cv2.CV_64F就是拉普拉斯算子。

原理部分说过，拉普拉斯算子经常用于边缘检测，所以这里经过拉普拉斯算子之后，留下的都是检测到的边缘。上图经过这步处理之后是这样的：

可以看到这里图片人物大致还是比较清晰的。

cv2.Laplacian(img2gray, cv2.CV_64F).var()计算出方差，并最后返回。

上面那张图按这个计算出来时 3170 多，这个就是最后我们用来判断清晰度的值。

可以再找一张看看：

原图：

最后

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