Как роботом отделить красивые тумбы от некрасивых?

alex.raven: Так то не девочка, а киборг. 2 тумбы в секунду на протяжении 3 часов и ни на секунду не отвлекаясь - это жесть.

Алгоритм (C#)

Код:

float h, s; foreach (String file in Directory.GetFiles(@"c:\images")){     Bitmap img = (Bitmap)Bitmap.FromFile(file);     h = s = (float)0.001;     for (int y = 0; y < img.Height; y += 1){         for (int x = 0; x < img.Width; x += 1){             Color c = img.GetPixel(x, y);  // Цвет RGB             h += c.GetHue();               // Тон 0-360             s += c.GetSaturation();        // Насыщеность 0-1         }     }     Console.WriteLine(Math.Round(h / s, 2).ToString()); }

Результаты.

"Хорошие"

- 82,74

- 683,83

- 87,36

- 44,52

"Плохие"

- 178,95

- 106,22

- 695,74

- 114,7

Выбивающиеся из общего ряда тумбы очевидно слишком "серые" и в этом смысле - одинаковые.

Я не совсем верно описал задачу. Нужно поделить тумбы не на две группы (хорошие и остальные), а расчитать для каждой тумбы коэффицент качества, который чем больше, тем тумба лучше.

Алгоритм должен быть достаточно быстрый, нужно оценить 3М тумбов за неделю-две.

Yacc писал:

Алгоритм (C#)

Что-то я корреляции между числами и качеством не осознал. Это так и должно быть?)

Задача действительно нехилая. Тянет на магистерскую диссертацию.

Если на уровне идей рассуждать, то алгоритм поиска смаза где-то уже был описан в статьях. Блеклость же определять по гистограмме. Нехилая доработки ротаторов, может душик бы помог в этом деле, т.к. явно в его интересах (первыми пускать в ротацию наиболее перспективные тумбы).

goodlover писал:

Задача действительно нехилая.

На самом деле там всё просто: быстрое вейвлет-преобразование по схеме лифтинга с последующим квантованием.
Только есть одна проблема. Такие критерии относительны и показывают "качество" преобразованной (читай гламуреной) картинки относительно исходной. А так чтобы сразу определить "качество" - это магия - субъективно и не точно.

Noobus Boobus писал:

Что-то я корреляции между числами и качеством не осознал.

Элементарно, Ватсон: < 100 - "хорошая", > 100 - "плохая", >> 100 - необходимо дополнительное исследование.

goodlover писал:

Задача действительно нехилая. Тянет на магистерскую диссертацию.

В магистратуру я не пошел... На бакалавре остановился =)

Kit, скинь хотя бы 1к-10к-100к тумб - я своим алгоритмом их "оценю" и выведу в порядке "качественности". Во всяком случае, будет ясно время, затраченное на анализ тумб, и качеставо самого анализа.

Подниму топик. Решилась задача?

Задача не решилась в понимании, в котором хотелось бы.

Я рандомно взял 1000 тумб, которые предоставил Kit. Тумбы очень сильно отличались друг от друга. Попадались "текст на мутном фоне" и т.д.
Самый быстрый и, как ни странно, действенный вариант - по размеру.
Анализ по количеству цветов тут не работал, т.к. тумбы не однородные были.
А вариант построения гистограмм с помощью IM, как уровни в фотошопе, с последующим анализом - очень затратный по времени (на Дуал Ксеоне 3 ГГц с обычными САТА2 винтами = 2-3 сек на фото)

Вывод такой: на лету оценивать абсолютно разные тумбы - по размеру. Если режешь однородные тумбы (от одной партнерки, платника, фотографа), то можно еще цветность анализировать.

pickuper писал:

А вариант построения гистограмм с помощью IM, как уровни в фотошопе, с последующим анализом - очень затратный по времени (на Дуал Ксеоне 3 ГГц с обычными САТА2 винтами = 2-3 сек на фото)

Так ты все точки перебирал?

Нет, я строил гистограммы.

/usr/local/bin/convert IN.JPG -verbose -identify +verbose histogram:OUT.TXT
(/usr/local/bin/convert IN.JPG -verbose -identify +verbose histogram:OUT.GIF - в графическом представлении)

Можно после IN.JPG добавить "-colorspace Gray", но это еще увеличит время анализа.

Далее, когда для тумбы есть ее гисторамма уровней, то можно с ней работать: "правильный" график должен быть с "горбом" посередине.