我正在尝试量化具有一些散景（失焦背景）的图片中有多少锐度（或锐度）。
我为此使用了 Python scikit 图像。这是我天真的方法：
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data
from skimage.color import rgb2gray
from skimage.morphology import disk
from skimage.filters.rank import gradient
cat = data.chelsea() # cat is a 300-by-451 pixel RGB image
cat_gray = rgb2gray(cat)
selection_element = disk(5) # matrix of n pixels with a disk shape
cat_sharpness = gradient(cat_gray, selection_element)
plt.imshow(cat_sharpness, cmap="viridis")
plt.axis('off')
plt.colorbar()
plt.show()
所以这是图片（注意背景不是焦点）
这是梯度，它实际上测量了对比度的差异：
如果使用Lena 图像，这种对比度问题的差异会更加明显：
在这里，由于对比度的差异，背景也被捕捉到了（右上角有一个黑框）
关于如何在仅突出显示重点区域的情况下给出标量值的任何想法？