यदि आप पायथन में लिख सकते हैं तो यह करना बहुत आसान है। समग्र चित्र धुंधलाता का पता लगाने के लिए एक ओपन-सोर्स कंप्यूटर विज़न पैकेज का उपयोग करने पर एक अच्छा लेख यहाँ दिया गया है:
https://www.pyimagesearch.com/2015/09/07/blur-detection-with-opencv/
यहाँ एक त्वरित स्क्रिप्ट है जो चित्रों को धुंधले / ठीक निर्देशिकाओं में क्रमबद्ध करेगी:
#
# Sorts pictures in current directory into two subdirs, blurred and ok
#
import os
import shutil
import cv2
FOCUS_THRESHOLD = 80
BLURRED_DIR = 'blurred'
OK_DIR = 'ok'
blur_count = 0
files = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.jpg')]
try:
os.makedirs(BLURRED_DIR)
os.makedirs(OK_DIR)
except:
pass
for infile in files:
print('Processing file %s ...' % (infile))
cv_image = cv2.imread(infile)
# Covert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Compute the Laplacian of the image and then the focus
# measure is simply the variance of the Laplacian
variance_of_laplacian = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F).var()
# If below threshold, it's blurry
if variance_of_laplacian < FOCUS_THRESHOLD:
shutil.move(infile, BLURRED_DIR)
blur_count += 1
else:
shutil.move(infile, OK_DIR)
print('Done. Processed %d files into %d blurred, and %d ok.' % (len(files), blur_count, len(files)-blur_count))
आपका मुश्किल मुद्दा अपने सिस्टम में अजगर और opencv स्थापित करना होगा। आपके OS के लिए Google python3, और इसके साथ पाइप कैसे स्थापित करें, आप opencv को स्थापित करने के लिए pip3 का उपयोग कर सकते हैं। या, कुछ अजगर + opencv प्री-बिल्ड इंस्टॉल भी हैं। इस स्क्रिप्ट को चलाने के लिए आपको opencv के नवीनतम संस्करण की आवश्यकता नहीं है।
स्क्रिप्ट बहुत अच्छा काम करती है, और यह समग्र तस्वीर धुंधलापन को मापती है। यह अधिकांश चित्रों के लिए अच्छा है। हालाँकि, समग्र चित्र माप का मतलब है कि एक-और-बोकेह-से-बैकग्राउंड तस्वीरों को धुंधली निर्देशिका में डाल दिया जाएगा, और आपको उन्हें वापस छाँटना होगा। वैसे भी, आपको धुंधला चित्रों के माध्यम से जाना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वहां कोई गलत रखवाले नहीं हैं।
मुझे उम्मीद है कि यह स्क्रिप्ट आपके वर्कफ़्लो को गति देगा।
इस स्क्रिप्ट में एक सुधरने के लिए चेहरे का पता लगाना शामिल है, और तस्वीर में सबसे बड़े चेहरों पर धुंधलापन की गणना करें, और धुंधले दहलीज के लिए उन मूल्यों का उपयोग करें, अगर कोई चेहरे का पता नहीं चल रहा है तो समग्र धुंधलापन के लिए डिफ़ॉल्ट है। मैं उस सुधार को आपके ऊपर छोड़ दूँगा!