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感谢您查看我的问题。
基本上,我要做的是在此处找到所有看起来像第一张和第三张图片的图片:http://imgur.com/a/IhHEC
并删除所有看起来不像那样的 (2,4)。
我试过几个库都无济于事。
另一种可接受的方法是检查图像是否包含“代码:”,因为该字符串在我必须整理的每个图像中。
谢谢,史蒂夫
编辑:虽然第一张和第三张图片看起来大小相同,但实际上并非如此。
最佳答案
如果这些是您要使用的实际图像,直方图相似度看起来就可以完成这项工作。第一个和第三个反差很大,第二个和第四个,尤其是第四个,强度范围很广。
您可以轻松地制作图像中灰度阴影的直方图,然后将阈值应用于直方图的形状以对其进行分类。
编辑:要实际执行此操作:您可以遍历每个像素并创建一个像素值数组 => 找到的次数。由于它是灰度,您可以使用 R、G 或 B channel 。然后将每个数字除以图像中的像素数进行归一化,因此它适用于任何尺寸。直方图中的每个条目将是所用像素数的一小部分。然后,您可以测量超过特定阈值的值的数量。如果有很多灰色,你会得到大量的小值。如果没有,您将获得少量大值。
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