图像数据清洗是一套系统性流程，需依次完成问题识别、自动处理（模糊筛除、尺寸格式统一、基础增强）、人机协同验证（抽样检查、边界框与标签校验、敏感内容过滤）及交付准备（日志生成、路径映射、结构化目录与文档说明）。
图像 数据清洗 不是一步到位的操作，而是一套环环相扣的系统动作。核心目标就一个：让进模型的每张图都“靠谱”——清晰、真实、不重复、标注准、格式齐。
识别 常见问题 类型
动手前先看懂“脏”在哪，才能对症下药：
- 质量类问题：模糊（运动 / 失焦）、分辨率太低（
- 内容类问题：非目标物体混入（比如拍猫却带进半截路人腿）、严重遮挡、多目标干扰需裁剪
- 管理类问题：重复或近似重复图、标注错误（框错位置 / 标错类别）、格式混乱（JPG/PNG/WEBP 混用）
执行四步自动化清洗流程
用 Python + OpenCV/PIL 实现可复用的流水线，适合批量处理：
- 去重处理：用感知哈希（pHash）比原始 MD5 更鲁棒，能识别轻微裁剪 / 调色后的相似图。代码示例中可用
imagehash.average_hash()计算哈希，相似度 >95% 视为重复，只留首张 - 模糊检测与筛除：用拉普拉斯方差（Laplacian variance）量化清晰度，低于阈值（如 100）即判定为模糊图，自动移出训练集
- 尺寸与格式统一 ：用 PIL 批量 resize 到固定尺寸（如 224×224），并强制转为 RGB 模式 + JPG 格式，避免通道异常或 编码 不兼容
- 基础增强与降噪：对整体偏暗 / 偏灰的图做自适应直方图均衡化（CLAHE）；对噪声明显图用中值滤波（
cv2.medianBlur）或非局部均值去噪（cv2.fastNlMeansDenoisingColored）
人工 + 机器协同验证
纯自动会漏判，关键环节必须加人眼把关：
- 随机抽样 5% 图像，用脚本生成可视化报告（原图 + 清晰度得分 + 是否去重标记 + 标注框叠加）
- 检查边界框是否越界（x,y,w,h 超出 0–1 范围）、类别标签是否拼写一致（如“cat”和“Cat”统一为小写）
- 对敏感内容（人脸、车牌、文字水印）启用简单规则过滤：用 OpenCV 的 Haar 级联快速检出，打标后交人工复核
收尾与交付准备
清洗完成≠结束，要确保下游能直接用：
- 生成清洗日志：记录总图数、删除数、原因分布（模糊占 12%、重复占 7%、标注错误占 3%……）
- 保留原始路径映射关系，方便回溯问题图源文件
- 输出结构化目录：
cleaned/（合格图）、rejected/blurry/、rejected/duplicate/、to_review/（待人工确认） - 配套一份
README.md，注明清洗参数（如 Laplacian 阈值 =100、pHash 相似度阈值 =0.95）和 工具 版本（OpenCV 4.10, Pillow 10.3）
基本上就这些。不复杂但容易忽略的是节奏控制——别一上来就写大脚本，先拿 50 张图跑通全流程，再扩到全量。稳住这一步，模型训练时少一半 debug 时间。
