视频抖动的检测（二）--python版本

在实际引用条件下，灰度图是怎么形成的也是需要考虑的，不可能单纯的通过增加亮度使画面看起来更清晰，在这里我们使用新的opencv函数来使灰度图完成直方图均衡。

if __name__ == '__main__':  
    img = cv2.imread("/home/wu/Pictures/1.jpg")  
    img1= cv2.imread("/home/wu/Pictures/2.jpg")
    img0=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转成灰度图片
    img00=cv2.cvtColor(img1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(2,2)) #直方图均衡函数！！！
    cv2.imshow("img0", img0)
    cv2.imshow("img00",img00)  
    cv2.destroyAllWindows()
    data=clahe.apply(img0)
    data1=clahe.apply(img00)
    flag=0
    pf=calculate(data,flag)
    tf=calculate(data1,flag)
    print(zhenCompare(tf/1000,pf/1000,img,flag))

注意，这个函数得到的结果不是MAT还是numpy类型，也就是在得出大小的代码上修改几笔就可以了。
如果是在大海上测试抖动，则建议只对图像的下半部分做出处理，根据实际情况灵活应用！！！