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画像の良し悪しを伝えたい。

画像を良いカテゴリまたは悪いカテゴリに分類するために行う一連のチェックがあります。

例：

1. Background color.

2. Height X Width ratio.

3. No water marks.

一般に、良い画像のみが必要です。これらの画像を Web サイトから取得し、その Web サイトの画像を検証する操作を実行します。

今のところ、私たちはウェブサイトに行き、通常の画像を取得しようとします (たとえば、すべてのページで共通の画像を除外して、e コマース Web サイトから製品画像を取得します)。検索パラメーターを使用して Google にアクセスするという代替手段があります"site:website name"。これにより、画像を識別する労力が軽減されます。

color histogram私はアプローチを試していません/使用していません。

この問題に対するより良いアプローチは何でしょうか? 実装が容易な研究論文 (または Mahout のようなオープン ソース ライブラリ) も役立ちます。

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画像処理に関して最も高度なライブラリは (多くの人の意見では、私も含めて) OpenCVです。

元々は Intel によって開発され、現在は完全にオープン ソースです。

Android から C や Python まで、さまざまな言語のバインディングが存在します。

プロの文脈で間違いなく使用でき、多くの企業が使用しています。

すぐに使用できるいくつかのヒストグラム機能があり、通常、ライブラリ全体が大幅に最適化されています。

顔認識やパターン マッチングなど、その上に構築された多くのライブラリも見つけることができます。

画像の数学的パラメーターを計算したい場合、OpenCV は間違いなく良い方法です:)

これはJavaバインディングのリンクです

于 2012-10-11T17:48:47.633 に答える