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给定两个不同的图像文件(以我选择的任何格式),我需要编写一个程序来预测一个是另一个的非法副本的可能性。副本的作者可能会做一些事情,比如旋转、制作负片或添加琐碎的细节(以及改变图像的尺寸)。
你知道做这种工作的算法吗?
最佳答案
这些只是我思考问题的想法,从未尝试过,但我喜欢像这样思考问题!
开始之前
考虑对图片进行标准化,如果其中一张的分辨率比另一张高,请考虑其中一张是另一张的压缩版本,因此缩小分辨率可能会提供更准确的结果。
考虑扫描图像的各个预期区域,这些区域可以表示图像的缩放部分以及各种位置和旋转。如果其中一个图像是另一个图像的倾斜版本,它开始变得棘手,这些是您应该识别和妥协的限制。
Matlab是测试和评估图像的绝佳工具。
测试算法
您应该(至少)测试大量人工分析的测试数据,其中匹配是事先已知的。例如,如果在您的测试数据中您有 1,000 张图像,其中 5% 匹配,那么您现在就有了一个相当可靠的基准。发现 10% 阳性的算法不如在我们的测试数据中发现 4% 阳性的算法好。但是,一种算法可能会找到所有匹配项,但也会有 20% 的误报率,因此有多种方法可以对您的算法进行评分。
测试数据应尝试设计为涵盖您希望在现实世界中找到的尽可能多的动态类型。
需要注意的是,每个算法要有用,必须比随机猜测表现得更好,否则对我们来说毫无用处!
然后,您可以以受控方式将您的软件应用到现实世界中,并开始分析它产生的结果。这是一种可以无限进行的软件项目,您总是可以进行调整和改进,在设计它时要牢记这一点很重要,因为它很容易陷入永无止境的项目的陷阱。
色桶
用两张图片,扫描每个像素并计算颜色。例如,您可能有“桶”:
white
red
blue
green
black
FFFFFF|000000|FDFD44|FFFFFF
Texture measures considered are: cooccurrence matrices, gray-level differences, texture-tone analysis, features derived from the Fourier spectrum, and Gabor filters. Some Fourier features and some Gabor filters were found to be good choices, in particular when a single frequency band was used for classification.
关于比较两个图像的算法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/23931/
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