在这篇文章中，我尝试了基于拉普拉斯滤波器的解决方案。这对我没有帮助。所以，我尝试了这篇文章中的解决方案，它对我的情况很好(但很慢):

import cv2

image = cv2.imread("test.jpeg")
height, width = image.shape[:2]
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

def px(x, y):
    return int(gray[y, x])

sum = 0
for x in range(width-1):
    for y in range(height):
        sum += abs(px(x, y) - px(x+1, y))

较少模糊的图像具有最大和值!

你也可以通过改变步长来调整速度和准确度。

这部分

for x in range(width - 1):

你可以用这个替换

for x in range(0, width - 1, 10):

我目前使用的一种方法是测量图像中边缘的分布。请看这篇论文:

@ARTICLE{Marziliano04perceptualblur,
    author = {Pina Marziliano and Frederic Dufaux and Stefan Winkler and Touradj Ebrahimi},
    title = {Perceptual blur and ringing metrics: Application to JPEG2000,” Signal Process},
    journal = {Image Commun},
    year = {2004},
    pages = {163--172} }

它通常都是付费版本，但我也看到过一些免费版本。基本上，他们在图像中定位垂直边缘，然后测量这些边缘的宽度。平均宽度给出了图像的最终模糊估计结果。较宽的边缘对应模糊的图像，反之亦然。

该问题属于无参考图像质量估计领域。如果你在谷歌Scholar上查一下，你会得到很多有用的参考资料。

EDIT

下面是nickie发布的5张图片的模糊估计图。数值越高，模糊程度越高。我使用固定大小的11x11高斯滤波器，并改变了标准偏差(使用imagemagick的convert命令来获得模糊的图像)。

如果你比较不同大小的图像，不要忘记通过图像宽度归一化，因为较大的图像会有更宽的边缘。

最后，一个重要的问题是区分艺术模糊和不必要的模糊(由对焦缺失、压缩、拍摄对象相对于相机的运动引起)，但这超出了像这样简单的方法。举个艺术模糊的例子，看看莱娜的形象:莱娜在镜子里的倒影是模糊的，但她的脸是完美的聚焦。这有助于对莱纳图像进行更高的模糊估计。

我在matlab中使用FFT实现了它，并检查FFT的直方图，计算平均值和STD，还可以做拟合函数

fa =  abs(fftshift(fft(sharp_img)));
fb = abs(fftshift(fft(blured_img)));

f1=20*log10(0.001+fa);
f2=20*log10(0.001+fb);

figure,imagesc(f1);title('org')
figure,imagesc(f2);title('blur')

figure,hist(f1(:),100);title('org')
figure,hist(f2(:),100);title('blur')

mf1=mean(f1(:));
mf2=mean(f2(:));

mfd1=median(f1(:));
mfd2=median(f2(:));

sf1=std(f1(:));
sf2=std(f2(:));

在这篇文章中，我尝试了基于拉普拉斯滤波器的解决方案。这对我没有帮助。所以，我尝试了这篇文章中的解决方案，它对我的情况很好(但很慢):

import cv2

image = cv2.imread("test.jpeg")
height, width = image.shape[:2]
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

def px(x, y):
    return int(gray[y, x])

sum = 0
for x in range(width-1):
    for y in range(height):
        sum += abs(px(x, y) - px(x+1, y))

较少模糊的图像具有最大和值!

你也可以通过改变步长来调整速度和准确度。

这部分

for x in range(width - 1):

你可以用这个替换

for x in range(0, width - 1, 10):

这就是我在Opencv中检测区域焦点质量的方法:

Mat grad;
int scale = 1;
int delta = 0;
int ddepth = CV_8U;
Mat grad_x, grad_y;
Mat abs_grad_x, abs_grad_y;
/// Gradient X
Sobel(matFromSensor, grad_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
/// Gradient Y
Sobel(matFromSensor, grad_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);
convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);
addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad);
cv::Scalar mu, sigma;
cv::meanStdDev(grad, /* mean */ mu, /*stdev*/ sigma);
focusMeasure = mu.val[0] * mu.val[0];

谢谢妮基的拉普拉斯建议。 OpenCV文档给我指出了同样的方向: 使用python, cv2 (opencv 2.4.10)和numpy…

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
numpy.max(cv2.convertScaleAbs(cv2.Laplacian(gray, 3)))

结果在0-255之间。我发现任何超过200的东西都非常清晰，而到了100，就明显模糊了。Max从来没有真正低于20，即使它完全模糊。