python - Detecting a pixelated image in python

Question

I'm trying to determine if an image is squared(pixelated).

I've heard of 2D fourrier transform with numpy or scipy but it is a bit complicated.

The goal is to determine an amount of squared zone due to bad compression like this (img a):

Answer 1

これが機能するかどうかはわかりませんが、試すことができるのは、ピクセルの周囲の最近傍を取得することです。ピクセル化された正方形は、領域の周りの RGB 値の目に見えるジャンプになります。

次のような方法で、画像内のすべてのピクセルの最近傍を見つけることができます

def get_neighbors(x,y, img):
    ops = [-1, 0, +1]
    pixels = []
    for opy in ops:
        for opx in ops:
            try:
                pixels.append(img[x+opx][y+opy])
            except:
                pass
    return pixels

これにより、ソース画像の領域で最も近いピクセルが得られます。

それを使用するには、次のようにします

def detect_pixellated(fp):
    img = misc.imread(fp)
    width, height = np.shape(img)[0:2]

    # Pixel change to detect edge
    threshold = 20

    for x in range(width):
        for y in range(height):
            neighbors = get_neighbors(x, y, img)

            # Neighbors come in this order:
            #  6   7   8
            #  3   4   5
            #  0   1   2

            center = neighbor[4]
            del neighbor[4]

            for neighbor in neighbors:
                diffs = map(operator.abs, map(operator.sub, neighbor, center))
                possibleEdge = all(diff > threshold for diff in diffs)

さらに考えた後、OpenCV を使用してエッジ検出を行い、輪郭のサイズを取得します。これは、はるかに簡単で堅牢です。