Image processing 是否可以通过编程方式检测图像的模糊、曝光和方向？

我需要对大量照片进行分类，去除模糊的图像（由于相机抖动）、曝光过度/曝光不足的图像，并检测图像是横向还是纵向拍摄的。这些事情可以通过图像处理库在图像上完成吗？还是它们仍然超出了算法解决方案的范围？

让我们将您的问题看作三个独立的问题

我能找到模糊的图像吗？

有一些方法可以从以下位置查找模糊图像：

锐化图像并将其与原始图像进行比较

使用小波检测模糊（）

霍夫变换（）

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我能找到曝光不足或曝光过度的图像吗？

我能想到的唯一办法是你的整体亮度不是很高就是很低。但问题是你会知道这张照片是在晚上还是白天拍的。你可以为你的图像创建一个直方图，看看它是否真的向某个方向倾斜，这可能是曝光过度/曝光不足的一些迹象

我可以确定图像的方向吗？

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已经使用了一些技术，例如

我能找到曝光不足或曝光过度的图像吗？

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建议使用直方图

发表评论，因为我不能给你一个明确的答案，但这是一个机器学习的问题。你可以将对比度/边缘最小的图像检测为模糊图像，但如果是一张田野或日落的照片呢？您可以创建一组参数，每个图像都有资格被标记为模糊或过度曝光或其他类型，但最终您需要基于一组图像创建某种分类器，您的算法可以从中学习。也许有人已经为你做了艰苦的工作，我不会感到惊讶。你的照片与主题相关吗？@Griffin我也在想类似的事情。我所能做的就是收集训练数据，同时我开始费劲地手动排序@贝里萨利斯，不，他们没有特定的主题。我添加了一个机器学习标签，以防转移观众。曝光过度/曝光不足的一个属性可能是低对比度。即图片最暗和最亮部分之间的差异。然而，这会因图片而异，所以你仍然需要一些额外的因素。@GalacticCowboy如果你只看低对比度的图片，你可能会扔掉非常同质的图片，例如沙漠图片或是雪景。我建议进行两部分测试：检查平均亮度和对比度。你是对的，这就是为什么我提到要查看其他因素。然而，在你提到的两个例子中，仍然应该有一些对比。（沙丘与天空、雪/阴影等）在曝光过度/曝光不足的图像中，暗/光之间的差异非常小。（LDR？：）与HDR相反…）至少，您可以标记图像以供手动查看。