엄청난 수의 사진을 정렬하고 (카메라 흔들림으로 인해) 흐린 이미지를 제거하고 노출 초과/부족 노출을 제거하고 이미지가 가로 또는 세로 방향으로 촬영되었는지 여부를 감지해야합니다. 이러한 작업을 이미지 처리 라이브러리를 사용하여 이미지에서 수행 할 수 있습니까? 아니면 여전히 알고리즘 솔루션 영역을 벗어나고 있습니까?이미지의 흐림, 노출, 방향을 프로그래밍 방식으로 감지 할 수 있습니까?
3 가지 질문으로 귀하의 질문을 살펴 보겠습니다.
흐릿한 이미지를 찾을 수 있습니까? (Link)를
어느 흐릿한 영상을 찾기 위해 몇 가지 방법이 있습니다
노출이 부족하거나 과도하게 노출 된 이미지를 찾을 수 있습니까? 나는이 생각할 수
유일한 방법은 전체적인 밝기가 정말 높거나 정말 낮은 중 하나라는 것이다. 그러나 문제는 사진이 밤이나 낮에 찍혔는지 알 것입니다. 이미지의 히스토그램을 작성하고 그것이 실제로 편향되어 있는지 그리고 과다/과소 노출의 징후 일 수 있는지 확인할 수 있습니다.
이미지의 방향을 결정할 수 있습니까?
같은 SVM, Color Moments, Edge Direction Histograms, Bayesian Framework using cues 사용 된 기술이있다.
과다/과소 노출의 한 속성은 대비가 낮을 수 있습니다. 나는. 사진의 가장 어두운 부분과 가장 밝은 부분의 차이. 그러나 이것은 그림에 따라 다를 수 있으므로 여전히 몇 가지 추가 요소가 필요합니다. – GalacticCowboy
@ GalacticCowboy 낮은 콘트라스트 만 보았다면 사막 사진이나 눈 덮인 풍경처럼 매우 동 질적 인 그림을 버릴 수 있습니다. 나는 두 부분 테스트를 제안합니다 : 평균 밝기를 확인하고 대조를 확인하십시오. – deathly809
당신 말이 맞습니다. 그래서 나는 다른 요인들에 대해서도 언급했습니다.그러나 언급 한 두 예제 모두에서 여전히 약간의 대조가 있어야합니다. (모래와 하늘, 눈/그림자 등) 과다/과소 노출 이미지에서는 어둡거나 밝은 부분의 차이가 매우 좁습니다. (LDR? :) HDR의 반대 ...) 적어도 수동 검토를 위해 이미지에 플래그를 지정할 수 있습니다. – GalacticCowboy
노출이 부족하거나 과도하게 노출 된 이미지를 찾을 수 있습니까?
here 히스토그램을 권장합니다.
의견을 게시 할 때 명확한 답변을 드릴 수는 없지만 기계 학습의 문제입니다. 대비/모서리가 가장 적은 이미지를 흐릿한 이미지로 감지 할 수 있지만 필드 또는 일몰의 사진 인 경우 어떻게해야합니까? 각 이미지가 흐릿하거나 노출 된 것으로 표시되도록 설정할 수있는 매개 변수 집합을 만들 수 있지만 궁극적으로 알고리즘에서 배울 수있는 이미지 집합을 기반으로 일종의 분류자를 만들어야합니다. 누군가가 이미 당신을 위해 열심히 일한 것 같습니다. 놀랄 일은 아닙니다. – Griffin
사진이 테마/주제와 관련이 있습니까? –
@Griffin 비슷한 선을 생각하고있었습니다. 내가 초기에 수동으로 정렬하기 위해 애쓰는 동안 훈련 데이터를 수집 할 수 있습니다. @belisarius, 아니 그들은 특별한 주제 나 주제가 없습니다. 청중을 바꿀 경우를 대비해 기계 학습 태그를 추가하고 있습니다. – rup