一行命令搞定图像质量评价

剪辑自：https://mp.weixin.qq.com/s/2KiM5gYrwQvKa66Va8slSg

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？

推荐工具：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  \

对一个文件夹下的所有图像进行质量评价：

./predict  \

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，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 \

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。