image - 如何以编程方式区分专业照片和业余照片？

Question

有哪些不同的选项和解决方案(软件)可以帮助区分专业(好)和业余(差)照片？

标准可以是对比度、清晰度、噪声、压缩伪影的存在等。问题是，允许所有这些来确定它的工具是什么(机器，而不是人)。您认为所有这些标准都可以表示为数学模型吗？

或者换句话说 - 向工具“喂食”1000 张高质量照片和 1000 张不合格照片。并且机器本身已经识别出了区分好坏形象的因素。

Answer 1

这是一个非常模糊的问题定义。你拥有的只是1000张高质量照片和1000张不合格照片。然而，您的应用程序非常具体，我怀疑(但我不确定)您会找到这样的软件。

如果不查看您的图像并进行一些测试，也很难说对比度/ Gamma 是否足以对它们进行正确分类。

如果您了解一些 matlab/python/C 编码，您可以做的就是使用一些现有的库来尝试解决您的问题。我无法帮助你，因为这本身就是一项相当乏味的工作，但是，我可以给你一些见解。

要定义您的问题，您需要:

• 输入:1000 张专业图像、1000 张标准图像

  您可以将其表示为 2000 个图像和 2000 个二进制向量(1 表示专业版，0 表示标准版)

• 功能

  图像本身可能无法为您提供足够的信息。您可以做的是从图像中提取特征。此步骤称为特征提取，是计算机视觉中的一个开放研究领域。有几个特征提取器，您可以尝试几个最常用的特征提取器，例如 HoG 或 SIFT(看看 here for examples )。

  此特征提取器将为每个图像提供一个 1xM 数值向量。对于 N 图像，您将拥有一个由 N 图像及其描述符组成的 NxM 矩阵。

• 分类:

  一旦您成功地从图像中提取特征，并拥有 X = NxM 数据 和 y = 标签二进制向量，您就可以使用任何机器学习算法，例如 Deep神经网络、随机森林、支持向量机或任何其他机器来训练您的数据，并在稍后对其进行分类。

将所有内容放在一起，您也许能够获得不错的结果。