Сравнение размытости двух похожих изображений

Я работаю над прототипом приложения для создания карты (изображения) ткани, отсканированной с помощью микроскопа. Для этого я:

1. записываю видео, пока я использую микроскоп для «исследования» ткани
2. извлечение некоторых кадров
3. сшивание их для получения панорамного изображения.

Код для извлечения кадров из видео прост и понятен сам по себе:

import cv2
vidcap = cv2.VideoCapture('.\images\microscope2.avi')
success,image = vidcap.read()
count = 0
success = True
while success:
  success,image = vidcap.read()
  if (count / 20) * 20 == count:
      cv2.imwrite("./images/microscope/frame%d.jpg" % (count/20), image)
  if cv2.waitKey(10) == 27:
      break
  count += 1

Как вы можете заметить, я просто извлекаю один кадр каждые 20. Моя текущая проблема заключается в том, что некоторые кадры размыты, поэтому алгоритм сшивания не может обнаружить особенности, чтобы выровнять и перекрыть изображения.

Одно из решений может состоять в том, чтобы взять несколько — скажем, 3 — последовательных кадра каждые 20, найти тот, который менее размыт, и отбросить остальные.

Другие идеи о том, как я мог бы изменить свой подход, приветствуются (в качестве комментария), пожалуйста, имейте в виду, что я работаю над прототипом, поэтому я хотел бы не тратить слишком много времени на кодирование решения. Кроме того, его не нужно запускать в реальном времени.

Вопрос:

Есть ли умный/простой способ сравнить очень похожие изображения, чтобы определить, какое из них менее (или более) размыто?