python脚本之如何按照清晰度对图片进行分类

针对你提出的问题，我会对python脚本进行分类的步骤和示例进行说明，详细攻略如下。

1. 需求分析

我们的目标是根据清晰度对图片进行分类，那么我们需要了解每张图片的清晰度，然后把图片按照清晰度分成几类，可以采用以下方案：

1. 首先需要对图片进行清晰度评分，我们可以使用Python的OpenCV库中的图像处理函数，计算出图像的清晰度分数，来对图片进行评分分类。
2. 对于评分较低的图片进行人工审核，再进行分类。

以上是整个清晰度分类的大致方案，接下来分别对每个流程进行详细介绍和代码展示。

2. 图片清晰度评分

我们要对图片进行清晰度评分，需要按照以下步骤进行：

2.1 导入依赖库

我们需要导入一些python的第三方库来处理图片：

import os
import cv2
import imutils
import numpy as np
from skimage.filters import unsharp_mask
from skimage import morphology
from skimage import img_as_float

2.2 图片清晰度评分函数

由于不同的图片的清晰度不同，因此我们需要一个函数根据图像的质量来评分，Python中有许多方法可以用来检测图像清晰度，其中一个比较简单的方法是利用图像的梯度值来评估图像清晰度，即计算Laplacian变换之后，图像结果中非零的像素数目。以下是清晰度评分函数的代码：

def estimate_blur(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    laplacian = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F)
    score = laplacian.var()
    return score

2.3 图片清晰度分类

我们定义3个文件夹，分别是high、mid、low，分别用于存放高清、中等、低清的图片，然后根据清晰度阈值进行判断，将每张图片归类到不同的目录中，具体代码如下：

# 原始图片路径
original_path = '/path/to/original/images/'

# 保存路径
high_path = '/path/to/images/high/'
mid_path = '/path/to/images/mid/'
low_path = '/path/to/images/low/'

# 清晰度阈值
high_threshold = 3000
mid_threshold = 1500
low_threshold = 500

# 分类
for file in os.listdir(original_path):
    filepath = os.path.join(original_path, file)
    image = cv2.imread(filepath)
    score = estimate_blur(image)
    if score > high_threshold:
        save_path = os.path.join(high_path, file)
    elif score > mid_threshold:
        save_path = os.path.join(mid_path, file)
    else:
        save_path = os.path.join(low_path, file)
    cv2.imwrite(save_path, image)

3. 图片人工审核与分类

考虑到实际情况中，图像处理评分并不是完全准确的，部分图片可能会出现评分错误，所以对于评分较低或较高的图片，需要进行人工审核，确保分类准确。

3.1 快速浏览图片

对于大量的图片，人工审核是非常耗时的，因此我们提供了一个脚本来浏览和筛选图片，代码如下：

import os

# 根据目标路径和文件类型来获取文件列表
def get_image_files(path, exts=['.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp']):
    files = []
    for f in os.listdir(path):
        ext = os.path.splitext(f)[1].lower()
        if ext in exts:
            files.append(os.path.join(path, f))
    return files

# 快速浏览图片
def browse_images(path):
    files = get_image_files(path)
    index = 0
    while index < len(files):
        f = files[index]
        print(f'[{index + 1}/{len(files)}] View {f} ? (y/n)')
        answer = input().lower()
        if answer.startswith('y'):
            os.system(f'open {f}')
            print('Continue? (y/n)')
            answer = input().lower()
            if answer.startswith('n'):
                break
        index += 1

3.2 图片分类

人工审核完成后，我们将整理好的图片进行分类，同样采用之前的代码进行统一处理，具体代码如下：

# 原始图片路径
original_path = '/path/to/original/images/'

# 保存路径
high_path = '/path/to/images/high/'
mid_path = '/path/to/images/mid/'
low_path = '/path/to/images/low/'

# 清晰度阈值
high_threshold = 3000
mid_threshold = 1500
low_threshold = 500

# 分类
for file in os.listdir(original_path):
    filepath = os.path.join(original_path, file)
    image = cv2.imread(filepath)
    if estimate_blur(image) > high_threshold:
        save_path = os.path.join(high_path, file)
    elif estimate_blur(image) > mid_threshold:
        save_path = os.path.join(mid_path, file)
    else:
        save_path = os.path.join(low_path, file)
    cv2.imwrite(save_path, image)

4. 总结

以上就是Python脚本对图片按照清晰度进行分类的完整攻略，包括图片清晰度评分和图片人工审核与分类两个部分。整体来看，对图片清晰度进行评分的部分使用OpenCV库可以实现，而后续的人工审核与分类则需要手动进行。这里提供一个自动分类的思路和代码示例，而具体应用还需要根据实际情况进行修改和完善。