Comments 11
Поправьте, если ошибаюсь, но вроде бы применяемое в видеокодировании дискретное косинусное преобразование (DCT) может напрямую измерить размытость изображения (чем более размыто — тем сильнее завал высоких частот).
shutil.rmtree() ?
.ipynb открывается через приложение Jupyter Notebook.
Его можно установить через программу Anaconda.
Его можно установить через программу Anaconda.
Помогите! Чем открыть ipynb?
Прикольный заголовок вышел. Зашел посмотреть магию как из нечетких фоток делают четкие с помощью питона. Глянул картинки — четких не увидел. Подумал обманули, понегодовал минуту и прочел статью. Понял что тут слово избавиться использовано в трактовке отбросить или удалить:) Привык что обычно такое используется в трактовке «нажать кнопку и сделать красиво».
Нажать и сделать красиво умеет софтина написанная YUVladimir
Когда воспринимаешь слова буквально
Первое что подумал когда прочитал заголовок, зачем тут вообще Python, когда можно обойтись rm -rf ...
Фильтровать по высоким частотам будет наверное правильнее. Подозреваю что ваш алгоритм четкое изображение капота (монотонной области без деталей), отранжирует ниже чем нечеткое изображение радиаторной решетки (много деталей, много границ)
что мешало сделать быстрое преобразование фурье и смотреть не отсутствие или срез высоких частот?
Sign up to leave a comment.
Как избавиться от размытых фотографий с помощью Python