निश्चित रूप से आपने नई छवि देखने के तरीके देखे जो पिछले महीने गिथब ने लुढ़के। यह एक तस्वीर के दो संस्करणों के बीच अंतर दिखाने के लिए एक बहुत साफ तरीका है। इस लेख में, मैं यह समझाने की कोशिश करूंगा कि आप केवल रूबी और चंकीपीएनजी का उपयोग करके छवियों की तुलना कैसे कर सकते हैं।

सबसे सरल संस्करण में, अंतर की खोज पहली तस्वीर में प्रत्येक पिक्सेल को पीछे हटाने और यह जांचने के लिए आती है कि क्या यह पिक्सेल दूसरे में है। एक कार्यान्वयन कुछ इस तरह दिख सकता है:

require 'chunky_png' images = [ ChunkyPNG::Image.from_file('1.png'), ChunkyPNG::Image.from_file('2.png') ] diff = [] images.first.height.times do |y| images.first.row(y).each_with_index do |pixel, x| diff << [x,y] unless pixel == images.last[x,y] end end puts "pixels (total): #{images.first.pixels.length}" puts "pixels changed: #{diff.length}" puts "pixels changed (%): #{(diff.length.to_f / images.first.pixels.length) * 100}%" x, y = diff.map{ |xy| xy[0] }, diff.map{ |xy| xy[1] } images.last.rect(x.min, y.min, x.max, y.max, ChunkyPNG::Color.rgb(0,255,0)) images.last.save('diff.png') 

कोड: Gist

दो छवियों को लोड करने के बाद, हम पहले प्रत्येक पिक्सेल के चारों ओर जाते हैं, और यदि यह दूसरे में मौजूद है, तो इसे अलग सरणी में जोड़ें। उसके बाद, उस क्षेत्र के चारों ओर एक फ्रेम बनाएं जिसमें मतभेद हैं:



यह काम करता है! अंतिम छवि में, टोपी के चारों ओर एक फ्रेम है, जिसे हमने फोटो में जोड़ा है और परिणामस्वरूप, हम देखते हैं कि फोटो में लगभग 9% पिक्सल ने अपना मूल्य बदल दिया है।

pixels (total): 16900
pixels changed: 1502
pixels changed (%): 8.887573964497042%

इस दृष्टिकोण के साथ समस्या यह है कि यह केवल उन्हें मापने के बिना परिवर्तनों की पहचान करता है। कोई अंतर नहीं है, पिक्सेल केवल थोड़ा गहरा हो गया है, या इसका पूरी तरह से अलग रंग है। यदि हम इस कोड को फ़ोटो के थोड़े काले संस्करण में लागू करते हैं, तो परिणाम इस तरह दिखाई देगा:



pixels (total): 16900
pixels changed: 16900
pixels changed (%): 100.0%

यह पता चला है कि दो तस्वीरें पूरी तरह से अलग हैं, हालांकि आंख से वे लगभग समान हैं। अधिक सटीक परिणाम प्राप्त करने के लिए, हमें पिक्सेल मूल्यों के बीच अंतर को मापने की आवश्यकता है।

रंग अंतर की गणना

रंग में अंतर की गणना करने के लिए, हम मीट्रिक (E * ("डेल्टा ई") का उपयोग करेंगे। इस मीट्रिक के लिए तीन अलग-अलग सूत्र हैं, लेकिन हम पहले एक ( CIE76 ) को लेंगे , क्योंकि यह सबसे सरल है, और हमें कुछ गर्भपात की आवश्यकता नहीं है। ColorE * मीट्रिक लब रंग अंतरिक्ष के लिए बनाया गया था, जो मानव दृष्टि के साथ सबसे अधिक सुसंगत है। इस उदाहरण में, हम रंगों को LAB में परिवर्तित नहीं करेंगे, लेकिन बस RGB रंग स्थान में काम करें (ध्यान दें कि इसका अर्थ है कि हमारे परिणाम इतने सटीक नहीं होंगे)। यदि आप इस बारे में उत्सुक हैं कि विभिन्न रंग स्थान अलग-अलग हैं, तो इस डेमो को देखें ।

पहले की तरह, हम छवियों में सभी पिक्सेल से गुजरेंगे। यदि वे अलग हैं, तो हम मीट्रिक metE * को लागू करते हैं और परिणाम को अलग सरणी में सहेजते हैं। हम इस परिणाम को ग्रे मूल्य की गणना करने के लिए भी लागू करेंगे जो अंतिम तुलनात्मक चित्र में उपयोग किया जाएगा।

 require 'chunky_png' include ChunkyPNG::Color images = [ ChunkyPNG::Image.from_file('1.png'), ChunkyPNG::Image.from_file('2.png') ] output = ChunkyPNG::Image.new(images.first.width, images.last.width, WHITE) diff = [] images.first.height.times do |y| images.first.row(y).each_with_index do |pixel, x| unless pixel == images.last[x,y] score = Math.sqrt( (r(images.last[x,y]) - r(pixel)) ** 2 + (g(images.last[x,y]) - g(pixel)) ** 2 + (b(images.last[x,y]) - b(pixel)) ** 2 ) / Math.sqrt(MAX ** 2 * 3) output[x,y] = grayscale(MAX - (score * MAX).round) diff << score end end end puts "pixels (total): #{images.first.pixels.length}" puts "pixels changed: #{diff.length}" puts "image changed (%): #{(diff.inject {|sum, value| sum + value} / images.first.pixels.length) * 100}%" output.save('diff.png') 

कोड: Gist

अब हमारे पास मतभेदों की अधिक सटीक तस्वीर है। यदि आप परिणाम को देखते हैं, तो आप देखेंगे कि 3% से कम फोटो बदल गया है।

pixels (total): 16900
pixels changed: 1502
image changed (%): 2.882157784948056%

फिर, हम परिणाम बचाते हैं - और इस बार यह पहले से ही ग्रे के रंगों में अंतर दिखाता है। मजबूत बदलावों में गहरा रंग होता है।



अब, आइए उन दो चित्रों को आज़माएं जिनमें दूसरा थोड़ा गहरा था।

pixels (total): 16900
pixels changed: 16900
image changed (%): 5.4418255392228945%



बहुत बढ़िया। अब हमारा कार्यक्रम जानता है कि तस्वीरें केवल थोड़ी अलग हैं, और पूरी तरह से अलग नहीं हैं। यदि आप ध्यान से देखते हैं, तो आप उन गुप्त क्षेत्रों को भी देख सकते हैं जहाँ छवि अलग है।

गीथूब क्या करता है?

गिथब एक तानवाला अंतर मोड का उपयोग करता है जो फ़ोटो एडिटर जैसे फ़ोटोशॉप से ​​परिचित है। यह एक काफी सरल विधि है। हम दो छवियों में प्रत्येक पिक्सेल के आसपास जाते हैं और RGB चैनलों का उपयोग करके उनके अंतर की गणना करते हैं:

 require 'chunky_png' include ChunkyPNG::Color images = [ ChunkyPNG::Image.from_file('1.png'), ChunkyPNG::Image.from_file('2.png') ] images.first.height.times do |y| images.first.row(y).each_with_index do |pixel, x| images.last[x,y] = rgb( r(pixel) + r(images.last[x,y]) - 2 * [r(pixel), r(images.last[x,y])].min, g(pixel) + g(images.last[x,y]) - 2 * [g(pixel), g(images.last[x,y])].min, b(pixel) + b(images.last[x,y]) - 2 * [b(pixel), b(images.last[x,y])].min ) end end images.last.save('diff.png') 

कोड: Gist

इस पद्धति का उपयोग करते हुए, बाईं ओर दो तस्वीरों की तुलना करने से दाईं ओर की छवि में अंतर की एक तस्वीर मिलती है, जो स्पष्ट रूप से परिवर्तन दिखाती है:



चूँकि रंगों की तुलना चैनलों (R, G, और B) से की जाती है, एक ही रंग के बजाय, तीन मान लौटाए जाते हैं। इसका मतलब यह है कि परिणामी तस्वीर रंग है, लेकिन प्रत्येक चैनल के लिए अलग से इस तरह की तुलना परिणाम की सटीकता पर प्रतिकूल प्रभाव डाल सकती है।