代码获取:
可以获得清晰度。
第一步:先预处理并剪切图片
首先，解释一下我使用的python包:
切图要看情况，主要是结合业务需要，把图片的尺寸切割成相同的尺寸进行对比，因为我处理的图片大部分是新闻图片，所以我把图片切割成512*400，把彩色图片灰化；
第二步:屏蔽图像
首先，根据情况将图片分成块。这里把整个画面平均分成9块，每块11*11。每张图片由ssimFunction处理，计算ssim。与传统的SSIM不同，我增加了一个使用熵计算信息熵的步骤。
(1)在ssimFunction函数中，首先对每个小图片进行高斯处理，然后对原始图片和模糊图片进行sobel边缘提取。
(2)计算每个小块的SSIM和信息熵
(3)根据信息熵对所有小块进行排序，然后取Top(这里，top=10)SSIM作为平均值。最后一个1均值是锐度得分。
熵求解函数entropyFunc如下:
求解ssim的函数如下:
效果如下:
(分数越清晰，分数越高)
参考文献:
1.《ssim 图片清晰度识别之改进ssim算法》援引自互联网，旨在传递更多网络信息知识，仅代表作者本人观点，与本网站无关，侵删请联系页脚下方联系方式。
2.《ssim 图片清晰度识别之改进ssim算法》仅供读者参考，本网站未对该内容进行证实，对其原创性、真实性、完整性、及时性不作任何保证。
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