छवि तुलना एल्गोरिथ्म का एक और संस्करण

यह लेख मेरे ड्राफ्ट में एक महीने के लिए लटका दिया गया था, जब तक कि कोई अंत में मुझे टोन करने के लिए कर्म नहीं लाया। मैं नहीं जानता कि कौन है, लेकिन धन्यवाद

आज, एक बार फिर हब में जाने के बाद, मैं इस दिलचस्प लेख पर आया। यह एक छवि हैशिंग एल्गोरिथ्म का वर्णन करता है। जब मैंने इस लेख को पढ़ा, तो मुझे यह विचार आया कि इस एल्गोरिदम को कैसे बदलना है ताकि यह उन छवियों को खाए जो बहुत भिन्न होती हैं, उदाहरण के लिए, चमक (लेकिन छवियां स्वयं समान हैं)।

शायद यह विधि पहले से ही लंबे समय से मौजूद है और किसी के द्वारा लंबे समय तक वर्णित किया गया है, ठीक है, इस मामले में, कम से कम मेरे पास तैयार-निर्मित कोड है।

एल्गोरिदम यह है कि हमें सरणी को प्रत्येक i-th और (i + 1) -थ पिक्सेल के बीच के अंतर को लिखना होगा। इस प्रकार, यह सरणी हमारी छवि के लिए एक हैश है (यदि आवश्यक हो, तो आप इसे एक स्ट्रिंग रूप में ला सकते हैं)। यही है, इसके आधार पर, हम मानते हैं कि हमारी छवि एक निश्चित रंग के पिक्सेल का सेट नहीं है, बल्कि इन पिक्सेल के बीच अंतर का एक संग्रह है।

इस तरह के एक एल्गोरिथ्म का परीक्षण परिणाम काफी मनोरंजक निकला, लेकिन कोड पार्स करने के बाद वे कम हो जाएंगे।

अब हम कोड पर इस एल्गोरिदम का विश्लेषण करेंगे।
मैंने एक साधारण वर्ग लिखा है जो किसी भी संख्या की छवियों की तुलना कर सकता है, उनमें से प्रत्येक के बीच अंतर दे सकता है।
यहाँ कक्षा ही है, यदि आप चाहें, तो आप इसे रोक सकते हैं, या आप आगे पढ़ सकते हैं कि यहाँ क्या है और क्या है।

class ImagesComparer { const BAD_ARGS = 1, UNSUPPORTED_FILETYPE = 2, ERROR_OPEN = 3; public $Images = array(); private $_types = array('', 'gif', 'jpeg', 'png', '', '', 'wbmp', '', '', '', '', ''); public $CompareWithFirst = false; public function __construct($Image1, $Image2 = null) { if (func_num_args() > 2) $Images = func_get_args(); else if (is_array($Image1)) $Images = $Image1; else $Images = array($Image1, $Image2); foreach ($Images as $Image) { if (is_string($Image)) $this->_openImage($Image); else if (is_resource($Image)) $this->Images[] = array($this->_getPixelsDiff($Image), array()); else throw new Exception('Bad arguments.', self::BAD_ARGS); } } private function _getImageType($Image) { $Type = getimagesize($Image); if (!$Type = $this->_types[$Type[2]]) throw new Exception('Image have an unsupported file type.', self::UNSUPPORTED_FILETYPE); return 'imagecreatefrom' . $Type; } private function _openImage($Image) { $Type = $this->_getImageType($Image); $Image = $Type($Image); if (!$Image) throw new Exception('Error opening image.', self::ERROR_OPEN); $this->Images[] = array($this->_getPixelsDiff($Image), array()); imagedestroy($Image); } private function _getPixelsDiff($Image) { $Sample = imagecreatetruecolor(8, 8); imagecopyresampled($Sample, $Image, 0, 0, 0, 0, 8, 8, imagesx($Image), imagesy($Image)); $Pixels = array(); $Color = array(0, 0, 0); for ($y = 0; $y < 8; $y++) { for ($x = 0; $x < 8; $x++) { $Color1 = imagecolorat($Sample, $x, $y); $Color1 = $this->_scale255To9(array( ($Color1 >> 16) & 0xFF, ($Color1 >> 8) & 0xFF, $Color & 0xFF )); if ($x != 0 || $y != 0) { $Pixels[] = array( $Color1[0] - $Color[0], $Color1[1] - $Color[1], $Color1[2] - $Color[2] ); } $Color = $Color1; } } imagedestroy($Sample); return $Pixels; } private function _scale255To9($NumArr) { return array( round($NumArr[0] / 28.3), round($NumArr[1] / 28.3), round($NumArr[2] / 28.3) ); } private function _getDiff($Img1, $Img2) { $Diff = 0; for ($i = 0; $i < 63; $i++) { $Diff += abs($this->Images[$Img1][0][$i][0] - $this->Images[$Img2][0][$i][0]); $Diff += abs($this->Images[$Img1][0][$i][1] - $this->Images[$Img2][0][$i][1]); $Diff += abs($this->Images[$Img1][0][$i][2] - $this->Images[$Img2][0][$i][2]); } return $Diff; } public function Compare() { $count = count($this->Images); if ($this->CompareWithFirst) { for ($i = 1; $i < $count; $i++) { $this->Images[0][1][$i] = $this->_getDiff(0, $i); } } else { for ($i = 0; $i < $count; $i++) { for ($k = $i + 1; $k < $count; $k++) { //echo "\r\n<br />" . $this->Images[$k][1][$i] = $this->Images[$i][1][$k] = $this->_getDiff($i, $k); } } } } } 

कंस्ट्रक्टर में, _getPixelsDiff () विधि प्रत्येक छवि पर कॉल की जाती है, और इसका परिणाम चित्र सरणी में डाल दिया जाता है। यह विधि निम्नलिखित जोड़तोड़ करती है:

1. छवि को 8x8 पर कम करता है।
2. फूलों के लिए एक सरणी बनाता है।
3. यह छवि के प्रत्येक पिक्सेल के माध्यम से जाता है:
   
   1. RGB में अपना रंग लेता है।
   2. प्रत्येक चैनल 28.3 और राउंड से विभाजित होता है, ताकि चैनल का अधिकतम मूल्य 9 के बराबर हो।
   3. प्रत्येक चैनल से पिछले पिक्सेल का मूल्य घटाता है।
   4. परिणाम एक सरणी में डाल दिया जाता है और वापस आ जाता है।

खैर, फिर तुलना () में, _getDiff () विधि को कहा जाता है, जो सरणियों के बीच का अंतर पाता है।
वैसे, इस कोड के आधार पर, छवियों में सबसे बड़ा अंतर 1701 (63 * 3 * 9, सही हो सकता है यदि यह ऐसा नहीं है)।

और अब परीक्षण।

चित्रों की पहली जोड़ी: एक और दो । पहली तस्वीर एयर जॉर्डन का लोगो है। दूसरा बेंडर द्वारा किए गए पहले प्रदर्शन की पैरोडी है। सहमत हूँ, आँखें बहुत समान चित्र हैं। और हमारा कार्यक्रम उन्हें 1701 में से 68 अंतर अंक देता है। अर्थात, उनकी पहचान की संभावना लगभग 96.1% है।

चित्रों की दूसरी जोड़ी: एक और दो । यह 266 का अंतर पैदा करता है, हालांकि रंग काफी समान हैं। वैसे, यह पता चलता है कि ये आंकड़े 85% की संभावना के साथ समान हैं। तो बार (क्षमा करें, दहलीज) को काफी ऊंचा सेट किया जाना चाहिए।

यहाँ कुछ और है: एक और दो । अंतर ५२।

सामान्य तौर पर, मुझे नहीं लगता कि यह तरीका आदर्श है, लेकिन कम से कम मुझे लगता है कि इसे जीवन का अधिकार है।

युपीडी। इस छवि और इस की तुलना। जैसा कि हम देखते हैं दूसरे के विपरीत को बहुत बदल दिया गया है। अंतर 1701 में से 70 तोते का है।