一行命令搞定图像质量评价 | 附代码和操作步骤-轻识

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”

重磅干货，第一时间送达

在交流群里，经常有人问到图像质量评价的问题。比如对监控摄像头拍摄的多幅图像，挑选一幅图像显示给用户，或者选择一幅图丢给识别模型，又或者在互联网应用里，对于用户上传的多幅图像，选择一幅作为封面。一般要求图像清晰、质量较好，有没有简单的方法实现图像质量评价呢？

今天跟大家推荐一个工具，来自德国商品比价服务商idealo开源的图像质量评价工具，仅需要一行命令就可以实现。

开源地址：

https://github.com/idealo/image-quality-assessment

安装非常简答：

对一幅图像进行质量评价：

./predict  \--docker-image nima-cpu \--base-model-name MobileNet \--weights-file $(pwd)/models/MobileNet/weights_mobilenet_technical_0.11.hdf5 \--image-source $(pwd)/src/tests/test_images/42039.jpg

对一个文件夹下的所有图像进行质量评价：

./predict  \--docker-image nima-cpu \--base-model-name MobileNet \--weights-file $(pwd)/models/MobileNet/weights_mobilenet_technical_0.11.hdf5 \--image-source $(pwd)/src/tests/test_images

这个工具还是很靠谱的，其参考的是Google 2017年研究论文 NIMA: Neural Image Assessment" （https://arxiv.org/pdf/1709.05424.pdf），另外这家公司本身也在自己的互联网服务中使用该工具，用于用户上传的酒店图像的挑选和推荐。

实际上该工具有美学评价（侧重于图像好看不好看）和技术评价（侧重于图像质量好不好）两方面。

官方已经给出了这两个的预训练模型。

当然，并不是每个人都是做这两个方面，比如我刚才说的监控场景的图像质量评价，那你就需要自己训练了。

作者们也提供了简单易用的训练接口。

标注好样本，配置好环境后，训练也只需要一行命令：

./train-local \--config-file $(pwd)/models/MobileNet/config_technical_cpu.json \--samples-file $(pwd)/data/TID2013/tid_labels_train.json \--image-dir /path/to/image/dir/local

总之，这是一个在实际项目和研究中，都值得关注的图像质量评价工具。

再发一遍项目地址：

https://github.com/idealo/image-quality-assessment

下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程

在「小白学视觉」公众号后台回复：扩展模块中文教程，即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版，涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。

下载2：Python视觉实战项目52讲

在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目，助力快速学校计算机视觉。

下载3：OpenCV实战项目20讲

在「小白学视觉」公众号后台回复：OpenCV实战项目20讲，即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目，实现OpenCV学习进阶。

交流群

欢迎加入公众号读者群一起和同行交流，目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群（以后会逐渐细分），请扫描下面微信号加群，备注：”昵称+学校/公司+研究方向“，例如：”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注，否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告，否则会请出群，谢谢理解~