客戶需求：希望視覺檢測系統回饋影像的清晰度的數值。
判斷畫面是否清晰或模糊的方式可以有多種，以下是一些常見的方法：
- 拉普拉斯變異數（Laplacian Variance）：這是一種常見的方法，通過計算圖像的拉普拉斯變異數來衡量圖像的清晰度。拉普拉斯變異數越高，表示圖像越清晰。
- 頻譜能量（Spectral Energy）：該方法計算圖像的頻譜能量，即圖像中的高頻成分。如果圖像具有較多的高頻成分，則認為圖像較清晰。
- 對比度（Contrast）：衡量圖像中亮度差異的程度。如果圖像具有較高的對比度，則通常認為圖像較清晰。
- 主動輪廓（Active Contours）：這種方法使用主動輪廓模型來擬合圖像中的對象，並計算擬合的程度。如果對象較清晰地擬合於圖像中，則認為圖像較清晰。
- 高通濾波器（High-pass Filtering）：通過應用高通濾波器來突出圖像中的邊緣和細節，以評估圖像的清晰度。
這些方法中的每一種都有其優缺點，並且在不同的應用場景下可能表現不同。通常，人們會根據具體的應用需求和特定的圖像特徵來選擇合適的方法。
實驗結果： 可以看到相片左上角的數值變化，數值越大越清晰
