2012-10-11 14 views
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이미지가 좋은지 나쁜지를 말하고 싶습니다.이미지 좋거나 나쁜 이미지로 분류

Google에서 이미지를 좋은 카테고리 또는 나쁜 카테고리로 분류하기위한 일련의 수표가 있습니다.

예 : 일반적으로

1. Background color. 

2. Height X Width ratio. 

3. No water marks. 

는, 우리는 좋은 이미지를 원한다. Google은 웹 사이트에서 이러한 이미지를 가져와 해당 웹 사이트의 이미지를 확인하기위한 작업을 수행합니다.

이제는 웹 사이트로 이동하여 일반 이미지 (모든 이미지에서 공통 이미지를 제외하여 전자 상거래 웹 사이트의 제품 이미지라고 말합니다)를 얻으려고합니다. 검색 매개 변수 "site:website name"을 사용하여 Google을 방문 할 수있는 대안이 있지만 이미지 식별에 대한 노력이 줄어 듭니다.

나는 시도/사용하지 않았다 color histogram 접근.

이 문제에 대한 더 나은 접근 방법은 무엇입니까? 구현하기 쉬운 모든 연구 논문 (또는 Mahout과 같은 오픈 소스 라이브러리)도 유용 할 것입니다.

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나는 당신의 질문이 무엇인지 확실하지 않다 갈 수있는 좋은 방법입니다. "양자화 된 RGB 값의 색상 막대 그래프가 도움이 될 것이라고 들었지만 여전히이 문제에 대한 더 나은 접근 방법은 무엇입니까?" 정확히 당신 문제는 무엇입니까? 색상 히스토그램은 너비/높이 비율에 대해 많이 알지 못합니다. 히스토그램은 좋은 이미지라고 부르는 것을 찾는 또 다른 방법일까요? – jlengrand

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단색 워터 마크 (한 모서리에있는 텍스트, 한 색상 및 투명도 없음)를 찾는 것이 가능할 수 있지만 워터 마크가 어떻게 보이는지 정확히 알지 못하면 투명 이미지와 나머지 이미지를 구별하는 것은 거의 불가능합니다. 내 말은 워터 마크가 아니라 상점 창문에있는 텍스트와 같은 것을 어떻게 알 수 있습니까? – Philipp

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@Philipp 특정 유형의 워터 마크가 있습니다. 일부는 통계적 방법으로 감지 할 수 있지만 사소한 일이 아닙니다. 맞습니다. – Qnan

답변

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이미지 프로세싱 측면에서 가장 앞선 라이브러리는 (많은 사람들의 견해로, 나 자신도 포함) OpenCV입니다.

원래 인텔에서 개발했으며 현재는 완전히 오픈 소스입니다.

Android에서 C 및 Python에 이르기까지 다양한 언어 패널에 대한 바인딩이 있습니다.

확실히 전문적인 맥락에서 사용할 수 있으며 많은 회사에서 사용합니다.

여러 히스토그램 기능 out of the box이 있으며 전체 라이브러리는 대개 많이 최적화됩니다.

face recognition 또는 pattern matching과 같이 많은 라이브러리를 빌드 할 수도 있습니다.

당신은 이미지의 수학 매개 변수를 계산하려면

는 OpenCV의 확실히 :)

Here is a link for java bindings