70|电子制作2023年2月软件开发0引言在日新月异的当代社会，经济和科技的快速发展使得人们的物质文化生活也越来越多元化。为了使得后来者也能见证某一特定的时间节点或保留某一美好的场景，人们常会通过拍照的方式将场景以图片的形式进行保留。然而在日常生活中，人们常常会遇到对同一运动的物体进行快速多次拍摄取证后，产生模糊无效图片的情况。若选择后期以人工方式挑选时，则需要花费大量时间和精力对相关图片进行逐一比对，不利于以人为本的发展思想的体现和劳动效率的提升。因此，随着现代科学技术的快速发展，我们也应该不断用探索用新的方式来解决日常生活以及工作应用中的此类繁琐、单一、重复性的工作，从而提高工作效率和解放生产力。通过查阅资料可知，当前国内外针对模糊图像的识别处理方法主要存在以下缺点：（1）算法仅针对某一特定图片进行模糊与否的判断，不能批量识别并处理模糊图片。当需要对其他图片进行识别处理时，需要更改算法或者手动控制更换图片；（2）利用图像分割算法，建立由多尺度输入的U形网络和一组多尺度特征提取器构建的模型检测和判定模糊图像[1]。该方法识别较为准确但是构建模型过程复杂且难度较高，不利于推广；（3）先对模糊图片进行滤波等清晰化处理，再将处理后的图片加以利用。该方案也仅能对单一图像进行处理，不具有批量处理图片的能力。且在不断迭代的众多算法中，哪一种算法更能行之有效地解决实际问题，还需要在更多的实际案例中不断地进行检验，发现问题并加以优化。针对以上问题，本算法设计采用拉普拉斯算子对图像进行模糊度判别，通过Python语言编写批量识别处理模糊图片的算法逻辑，从而达到本算法的设计目的。1算法基本原理区分清晰图片和模糊图片的基本思想为：图像中各线条之间的边缘不明确，且图像中边缘模糊的部分占图片大部分，有小部分线条模糊的图片不能判定为模糊图片。因此，在机器学习领域可以通过拉普拉斯算法来检测图片是否模糊。即利用拉普拉斯算法在输入图片中查找图像边缘[2]，计算图像方差和已过滤图像像素值的最大值。方差值大表明图像边缘清晰可见，即可判定为图像清晰；若图像方差值小则判定为图像模糊。批量处理图像的基本思想为：通过读取目标文件夹预存图片信息过程中保留图片张数信息，以便算法进行和图片张数相同次数的循环处理，从而达到遍历所有图片的目的。同时，在图片遍历过程中调用拉普拉斯算法计算图片方差值，用于与阈值进行比较，达到清晰与模糊的判别目的...
