Image processing 如何检查图像是否已损坏？

我试图用python创建一个模型来对图像进行分类。我要使用的数据集包含灰度图像，并包括以下损坏的图像：

请注意，此图像左侧有大量黑色像素，右侧有大量明亮像素（相对于底部显示的图像）：

而其他图像也可能包含大量黑色像素，但不会损坏：

我曾试图计算黑色像素的数量，并删除超过2000个黑色像素的图像，但我意识到，我也发现图像没有损坏

if np.count_nonzero(images[i]==0) > 2000:
    corrupted_indexes.append(i)

如何仅查找损坏的图像

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<>请注意，也有损坏的图像与作物，只有四分之一的图像和图像的黑色线条更细，也可能损害训练的模型，我想。< / P > < P >你可以做的是计算平均黑值的每一个图像，如果传入图像的值大于平均值，请考虑它。腐败。

你可以做的是计算每个图像的平均黑值，如果传入图像的值大于那个平均值，就认为它是腐败的。< /P>问题是有一些损坏的图像包含很多亮像素，我编辑了这个问题，这样你就可以看到一个例子。而且有一些很薄的黑线，所以我认为它们也被破坏了。问题是有一些损坏的图像包含很多亮像素，我已经编辑了这个问题，所以你可以看到一个例子。而且有一些很薄的黑线，所以我认为它们也被破坏了。