쉽게 접근가능한 초점이 맞는 정도는 윗분들 의견대로 컨트라스트로 정량적 판단을 할 수 있습니다.. GLCM같은걸 쓸 수도 있겠죠.
하지만 현미경 사진이라면 일반 영상처리 소스나 카메라 제어보다 난이도가 올라갑니다.
기본적으로 Fn이 큰 덕분에, 영상의 어느 부분에만 맞는 문제가 꽤 심각하게 나타납니다. 배율과 화각에 따라 um 단위 높이차로도 틀어지기도 합니다.
더해서 cmos센서를 쓴 저가형들에서는 디스토션 보정을 지원하지 않거나 고려 되어 있지 않아서 실제 면적과 촬영 면적이 다를 수 있습니다.
추가적으로, SEM같은 전문장비가 아니라 일반 광학 현미경이라면, 색수차로 경계가 흐리거나 무지개 색일 수 있습니다. 빨간색과 녹색, 청색의 경계가 각기 몇 픽셀씩 밀리는 경우도 있으니 단색이 아닌 백색광 촬영결과물이라면 배율이 높을수록 오차가 커질 수 있습니다.
https://www.pyimagesearch.com/2015/09/07/blur-detection-with-opencv/
없더라도 기존에 있는 콘트라스트 AF를 응용하면 될 것 같아요
하지만 현미경 사진이라면 일반 영상처리 소스나 카메라 제어보다 난이도가 올라갑니다.
기본적으로 Fn이 큰 덕분에, 영상의 어느 부분에만 맞는 문제가 꽤 심각하게 나타납니다. 배율과 화각에 따라 um 단위 높이차로도 틀어지기도 합니다.
더해서 cmos센서를 쓴 저가형들에서는 디스토션 보정을 지원하지 않거나 고려 되어 있지 않아서 실제 면적과 촬영 면적이 다를 수 있습니다.
추가적으로, SEM같은 전문장비가 아니라 일반 광학 현미경이라면, 색수차로 경계가 흐리거나 무지개 색일 수 있습니다. 빨간색과 녹색, 청색의 경계가 각기 몇 픽셀씩 밀리는 경우도 있으니 단색이 아닌 백색광 촬영결과물이라면 배율이 높을수록 오차가 커질 수 있습니다.