画像がプロ品質であるか、コントラストが低いか、照明が低いかなどを検出するアルゴリズムが必要です。そのようなアルゴリズムを設計するにはどうすればよいですか。
Picassa でボタンを押すと、照明、コントラスト、色が修正されるので、実現可能だと思います。良い写真では、自動修正ボタンを押しても、悪い写真ほど変化が大きくないことがわかりました。これはリードとして使用できますか？
私にアイデアを投げてください。また、これが以前に行われたことがあり、私がホイールの発明を行っている場合は、親切に私を止めて、前の仕事を指摘してください.
どうもありがとう、
あなたはこの方法を難しくしすぎています。画像のヒストグラムを生成し、外れ値を捨てて (1 つの黒いピクセルは画像全体に多くの黒があることを意味するわけではありません。1 つの白いピクセルは明るい画像を意味するわけではありません)、プロダクション コードでこれを処理しました。得られた分布は、十分な範囲の明るさをカバーしていました。
統計的には、ヒストグラムが十分に大きな標準偏差でガウス分布に近似しているかどうかも確認できます。画像全体が中程度の灰色で標準偏差が小さい場合は、定義上、コントラストの低い画像です。平均値がほぼミディアム グレーで、stddev が 20% から 80% の明るさレベルをカバーしている場合、適切なコントラストが得られます。
ただし、これらのアプローチのどちらも、機械学習に少し似ているものを必要としないことに注意してください。
低品質の画像の兆候として探している種類の画像補正を行うオープン ソース プログラムがいくつかあります。Gimp (ドキュメントの写真の強化を参照) とImageMagick (例のコントラスト ストレッチ、正規化、アダプティブ シャープン、自動レベルを参照) が思い浮かびます。
低品質の画像を検出する明白な方法は、前述の強調アルゴリズムのいずれかを画像に適用し、元の画像と処理された画像の違いを探すことであるため、彼らのコードを研究することは良い出発点となるでしょう.