Определение, является ли изображение более или менее похожим на изображение цели

Question

Я пытаюсь придумать быстрый алгоритм для следующей проблемы.

Учитывая изображение цели G и два изображения A и B, определите, какой из A или B больше похож на G. Примечаниечто изображения A, B и G. имеют одинаковое измерение.

Более похоже, я имею в виду, что оно больше похоже на изображение G. В целом.

Есть идеи для алгоритмов?Я делаю это в Objective-C, и у меня есть возможность сканировать каждый пиксель в изображениях A, B и G.

Я реализовал следующее: сканировать каждый пиксель, определить абсолютную ошибкув каждом из значений красного, зеленого и синего для значений от A до G и от B до G. Значение с меньшей ошибкой больше похоже.Работает нормально, но очень медленно.

Answer 1

Невозможно сделать лучше, чем X*Y, где X, Y - размеры изображения. Так как вам нужно сканировать каждый пиксель ввода в любом случае.

Тем не менее, вы можете попробовать одну из техник - отсканировать случайные пиксели на изображении и найти разницу. Как только вы увидите изображение, значительно похожее или не похожее на изображение A или B, вы можете остановиться.

# X, Y are the dimensions
sim_A = 0
sim_B = 0
while( abs(sim_A - sim_B) > MAX_DISSIMILARITY):
    rand_x = random(X)
    rand_y = random(Y)
    sim_A += dissimilar(img_G, img_A, rand_X, rand_Y)
    sim_B += dissimilar(img_G, img_B, rand_X, rand_Y)

Answer 2

Вы можете попробовать использовать алгоритм SIFT (Преобразование функции с инвариантным масштабом). Поскольку вы только что упомянули, что вы хотите найти, какое изображение БОЛЬШЕ похоже на изображение цели, то я думаю, что это лучший алгоритм. Он в основном извлекает инвариантные элементы изображения (функции, которые не меняются при изменении интенсивности света, масштаба, перспективы и т. Д.), А затем создает их вектор характеристик. Затем вы можете использовать этот векторный объект, чтобы сравнить его с другими изображениями. Вы можете проверить это и это для дальнейшего использования. В идеале есть библиотеки компьютерного зрения, которые упрощают работу (я думаю, что было бы трудно читать и записывать изображения в объективе C без какой-либо библиотеки компьютерного зрения). OpenCV (библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом) лучше всего подходит для подобных вещей. Он имеет много встроенных функций для обработки обычных вещей с изображениями / видео. Надеюсь, это поможет:)

Answer 3

Лучший способ, как я выяснил, заключается в следующем:

Сначала инвертируйте все пиксели на изображении, чтобы получить противоположное изображение.Это самое разнородное изображение.

Затем, чтобы сравнить изображение с целевым изображением, вычислите, как далеко оно от самого разнородного изображения.Если это намного дальше, это лучшее изображение.

Answer 4

Я бы рекомендовал проверить OpenCV , которая является библиотекой обработки изображений. Я не думаю, что у него есть поддержка Objective-C, но я думаю, что это лучшее начало, чем написание собственного алгоритма. Обычно лучше не изобретать велосипед, если вы не делаете это для личной практики.