def variance_of_laplacian (image): # compute the Laplacian of the image and then return the focus # measure, which is simply the variance of the Laplacian return cv2.Laplacian(image, cv2. CV_64F).var()
The higher the number, the sharper the edge is.
laplacian_var = cv2.Laplacian(img, cv2.CV_64F).var() The line above return as value the average variance of the edges in an image.
Many thanks! The Laplacian operator is implemented in OpenCV by the function Laplacian.In fact, since the Laplacian uses the gradient of images, it calls internally …
My first stop when figuring out how to detect the amount of blur in an image was to read through the excellent survey work, Analysis of focus measure operators for shape-from-focus [2013 Pertuz et al]. but I am not sure how this translates to the emgu CV wrapper?
# im: RGB image That means that we can use a threshold value and when the laplacian_var …
I note in openCV it appears it can be done using the command cv2.Laplacian(image, cv2.CV_64F).var(). def blurry_by_regions(im): # divinding image into 2^3^2 squares imlist = Utils.crop_in_quadrants(im, 2) blur_cnt = 0 # for each of them, compute the variance of laplacian for rgn in imlist: blur = cv2.Laplacian(rgn, cv2.CV_64F).var() if blur < 9: blur_cnt += 1 if blur_cnt >= 3: return True return False # check if the image is too dark. Inside their paper, Pertuz et al.
Variance of the Laplacian Figure 1: Convolving the input image with the Laplacian operator. I am using vb.net and calculate the laplacian of an image as part of a function, would someone be able to share how to calculate the variance of the laplacian.
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