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2 つの画像が「類似」しているかどうかを判断し、色、明るさ、形状などの類似パターンを認識できるアルゴリズムが必要です。人間の脳が画像を「分類」するために使用するパラメーターについて、いくつかの指針が必要になる場合があります。..

私はハウスドルフベースのマッチングを見てきましたが、それは主に変換されたオブジェクトと形状のパターンをマッチングするためのようです。

これが私がやりたいことです：

定期的にウェブカメラで写真を撮っています。タイムラプスのようなもの。ただし、実際に何も変わっていない場合、つまり、写真がほとんど同じに見える場合は、最新のスナップショットを保存したくありません。

違いを定量化する方法があると思いますが、経験的にしきい値を決定する必要があります。

私は完璧ではなくシンプルさを求めています。私はパイソンを使用しています。

ビジュアル c.. で 2 つの画像を比較する効率的な方法は何ですか? また、どの形式の画像を保存する必要がありますか（bmp、gif、jpeg .....）？いくつかの提案をお願いします

Andrea VedaldiのSIFT実装を使用して、2つの類似した画像のふるい分け記述子を計算しました（2番目の画像は、実際には同じオブジェクトを異なる角度から拡大した画像です）。

今、私は記述子を比較して画像がどれほど似ているかを知る方法を理解することができませんか？

こういうことを実際にやってみないと答えられないことは知っていますが、これまでにやったことがある人も知っているのではないかと思い、質問を投稿しました。

記述子を生成するために私がしたこと：

このサイトで画像比較に関する多くの関連記事を読んだ後、画像が「類似」しているかどうかを確認するために、各画像に PCA を実装しようと考えていますが、方法がわかりません。画像からデータを取得する - 画像を比較するために、画像をバイト配列などに変換するために使用できる VB 関数はありますか? または、2 つの画像を比較するより簡単な方法 (白黒である必要がありますが、スキャンされます。v. 小さい画像)

どうもありがとう、ベッキー

一連の画像があります。それぞれは通常 (常にではありません) 前のものと似ており、3 つまたは 4 つの小さな長方形の領域が更新されています。最小限のディスク容量を使用してこれらの変更を記録する必要があります。

ソース イメージは圧縮されていませんが、デルタを圧縮したいと考えています。

画像を入力とまったく同じように再作成できる必要があります (そのため、非可逆ビデオ コーデックは適切ではありません)。

私は次のようなことを考えています：

• 古い画像のネガと新しい画像を合成する
• 合成された画像を、RLE を使用して圧縮できる一般的な形式 (おそらく PNG) で保存します。
• 前のイメージとデルタを合成して、2 番目のイメージを再作成します。

画像にはアルファ チャネルがありますが、この関数では無視できます。

この機能を備えた、実装が簡単なアルゴリズムまたは無料の Java ライブラリはありますか?

私はビデオチャットをしましたが、いつものように、多くの男性はサービスを悪用するのが好きです（そのような悪用の性質を理解するのはあなたに任せています）、これは私が決して支持するものではなく、ほとんどのこともしません私のユーザーの。いいえ、chatroulette.comを盗んだことはありません:-)率直に言って、これをここで取り上げるのは恥ずかしいことですが、私の質問は技術的でかなり具体的です。

ユーザーがカメラでジャンクをフラッシュするなど、このコンテンツが不快なキャラクターである場合は、ビデオコンテンツに基づいてユーザーをフィルタリング/拒否したいと思います。どのような画像比較アルゴリズムが私のニーズに合っていますか？

私は1週間ほど科学論文を読んで、SIFT、SURF、ウェーブレットベースのアプローチなど、複数の理論とその実装に気づきました。もちろん、これらにはそれぞれ欠点と利点があります。しかし、私の画像比較の性質は非常に具体的であるため、ビデオで特定の身体部分がさまざまな位置で遭遇した場合にサービスを拒否するために、どの方法が私に最も適しているのか疑問に思っていますか？

現在、私は次のようなものに傾倒しています（ウェーブレットベースに加えて、独自のイノベーションであると思われるもの）：http: //grail.cs.washington.edu/projects/query/

以上のことで、問題のある身体部分を簡単に描くことができ、問題のあるコンテンツはしきい値に基づいて一致と見なされると期待できます。繰り返しになりますが、この方法が変換に対して不変であるかどうか、もしそうであれば、どのような種類であるかはわかりません。この論文はそれについて具体的ではありません。

あるいは、SURFの実装で可能だと思っていますが、誤検知が発生する可能性があるのではないかと心配しています。そのような実装は、特定の機能を認識/重視するようにトレーニングできますか？

ここでSURFとSIFTについて多くの質問があることは承知していますが、それらのほとんどは、通常2つの画像を「比較」する方法を説明しているという点で一般的です。私の比較は機能固有であり、一般的なものではありません。2つの類似した画像を比較するだけでなく、その中に存在する特徴のランク/インデックス/重みを与えることができる方法が必要です（ただし、この方法では、画像自体か何か他のものかを問わず、それを説明できます）。画像。

Javaで画像比較するためのアプリケーションを開発します。このために、私はユークリッドの互除法を選択しました。このアプリケーションには2つの画像が含まれます。1.実際の画像2.実際の画像の一部。

アルゴリズムは、画像の一部を実際の画像と比較する必要があります。パーツが実際の画像に存在する場合、一致する成功として1つの値を返す必要があります。

誰かが私にアルゴリズムのステップを教えてもらえますか？Javaのコードをいただければ幸いです。

2つのjpgファイルのバイナリデータがあり、phpを使用してそれらの類似度を計算する方法。バイナリコードから色情報を取得できる場合、さらに、サーバーはgdをサポートできず、デリゲートサーバーです。

OpenCVを使用して2つの画像を比較したいと思います。他のトレーニングデータセットの中で最も近い一致結果をフィルタリングできますか？
例：片手で5番を示すトレーニング画像を含むデータベース。

他の誰かと同じサインをそのトレーニング画像と一致させることは可能ですか..？OpenCVを使用します。私を助けてください。