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[OpenCV][Python]圖片清晰度如何檢測?
首先我們先用小畫家，創建一個簡單的十字箭頭圖，在用高斯模糊將圖用模糊來模擬圖片糊掉的狀況。
如何檢測呢?
先假設在圖像清晰的狀況下，取邊緣的話線條應該是很明顯的吧，模糊的情況下，邊緣線條應該就會變多?
看下圖，由左看到右，在圖片清晰的狀況下，線條是相當明顯的
那有什麼方法將其量化成數字?
利用變異數的方法
變異數衡量的是數據分布的離散程度，變異數越大，數據點之間的差異越大。
舉例：
- 模糊圖像： 模糊圖像中的像素值變化平滑，梯度值較小且變化不大，這會導致梯度幅值的變異數較小。
- 清晰圖像： 清晰圖像中的像素值變化劇烈，邊緣明顯，梯度值較大且變化明顯，這會導致梯度幅值的變異數較大。
為什麼圖像越清楚，變異數越大?
當圖像清晰時，邊緣和紋理更加明顯和銳利，因此每個像素的梯度值會有更大的變化，這導致梯度幅值的變異數增加。
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當我們在進行影像處理時， 在Python的世界最常聽到的就是OpenCV， 而我們在處理影片時也會想要僅針對某時間段的影片進行處理， 今天我們就來教您如何透過OpenCV來讀取特定的時間區段。
在進入主題之前， 有一些基本概念務必先行建立，
一個影片是由多張圖片組成的， 因此最小單元為一張圖
點陣圖
點陣圖是由許多方格像素組成的圖片， 因此我們常常在將圖片放大時會呈現像是馬賽克的狀況， 假設期望圖片越清晰那所需要的像素會較多個， 因此空間耗用量也相對較大。
常見的格式有: .JPG .PNG .GIF .BMP .TIFF等格式。
繪製程式碼:
向量圖
向量
繼上次分享的「【🔒 影像辨識 - 影像處理】Ep.1 關於影像的基本單位， 相信我們對於影像的儲存應該有了基本的認識了， 那麼接下來我們會需要的是了解顏色的組成。
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歡迎來到「阿Han的軟體心法實戰營 - 影像處理」系列的文章區，我們會針對影像處理的相關知識、開發技巧進行分享，並教你手把手用程式寫出屬於自己的影像處理程式， 當然也會包括AI模型訓練的部分，就讓我們一起來探索影像處理的領域吧！
在進入影像辨識的世界之前， 我們先來了解一下關於解析度的基本概念吧！
在樹莓派安裝OpenCV的紀錄。板子是樹莓派3B(沒有+)，系統raspbian bullseye 32bit灌到USB隨身碟。
#安裝 OpenCV 相關套件
pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python
pip install matplotlib
Haar Cascade classifier
OpenCV 官方 Github：https://github.com/opencv/opencv/tree/4.x/data
人臉特徵模型：haarcascade_frontalface_default.xml
資料來源:
https://steam
opencv is use BGR color
matplotlib is use RGB color
顯示圖片
opencv
matplotlib
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