blur estimation or detection with python 관련 정리

stackoverflow 등의 사이트에서 검색한 결과 주로 사용되는 방법은 2가지이며,

• cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F).var() 값으로 blur인지 아닌지를 평가
• Fast Fourier Transform(FFT)을 사용한 blur 평가 방법 

관련해서 직접 설명 및 python 코드로 구현한 사이트가 있습니다. 

www.pyimagesearch.com/2015/09/07/blur-detection-with-opencv/

Blur detection with OpenCV - PyImageSearch

www.pyimagesearch.com/2020/06/15/opencv-fast-fourier-transform-fft-for-blur-detection-in-images-and-video-streams/

OpenCV Fast Fourier Transform (FFT) for blur detection in images and video streams - PyImageSearch

두 방법을 적용해서, 실제 데이터로 blur detection을 위한 기준 값을 찾기 쉽지 않습니다. 즉, 범용적으로 사용하기 힘들 것으로 보입니다. 

 

추가적으로 blur estimation 관련해서 논문을 찾던 중에 다양한 방법으로 focus measure를 분석한 글이 있어서 공유합니다. Analysis of focus measure operators for shape-from-focus” (Pattern recognition, 2012) by Pertuz et al.

 

논문에서 focus measure 방법 및 sharpness나 blurry 정도에 관련한 내용들이 언급되니 참고하시면 됩니다. 

 

일부 python 라이브러리로 구현되어 있습니다. 

image-filtering-suite.readthedocs.io/en/latest/focus_measure.html

Focus Measure — QualiPy 1.0.1 documentation

github.com/vismantic-ohtuprojekti/qualipy/blob/master/qualipy/utils/focus_measure.py

vismantic-ohtuprojekti/qualipy

github.com/vismantic-ohtuprojekti/qualipy

vismantic-ohtuprojekti/qualipy

아직 관련해서 리서치 중이므로, 계속 업데이트 예정입니다.