Come sapere se due immagini sono uguali? [chiuso]

Gli hash percettivi possono essere la risposta:

link

A perceptual hash is a fingerprint of a multimedia file derived from various features from its content. Unlike cryptographic hash functions which rely on the avalanche effect of small changes in input leading to drastic changes in the output, perceptual hashes are "close" to one another if the features are similar.

1. Controlla le dimensioni. Se diverso = > le immagini non sono le stesse.
2. Controlla i formati. Se lo stesso = > Esegui un confronto preciso, pixel per pixel.
3. Se diversi formati fanno questo:

Non confrontare RGB (rosso, verde, blu). Confronta la luminosità come metà del peso e confronta il colore / tonalità dell'altra metà (o 2/3 vs 1/3). Calcola la differenza di valori e in base al valore di 'tolleranza' sono uguali o non lo sono.

JPEG comprime pesantemente le informazioni sul colore ma cerca di non rovinare i valori di liminanza.

Quando stavo proiettando un gruppo di immagini per i duplicati qualche anno fa, ho scoperto che ridurre tutto a miniature 8x8 e calcolare un punteggio di somiglianza basato sul quadrato della distanza (trattando separatamente i tre colori) tra le miniature funzionava abbastanza bene . Nota che puoi tenere un LOT di miniature 8x8 in memoria.

Praticamente tutti i duplicati hanno ottenuto punteggi inferiori ai non-duplicati, a parte gli unici problemi rappresentati da alcune immagini con contrasto molto basso e simili nel complesso anche se il contenuto effettivo variava (lo sfondo in entrambi i casi era sabbia della spiaggia.)

Questo è stato anche efficace per catturare immagini che erano ingannevoli, tranne che qualcuno aveva ridotto la risoluzione o la qualità su uno per ridurre le dimensioni del file.

Forse dovresti scrivere un codice che scansiona le immagini per somiglianza. Puoi convertire tutte le foto in formato ARGB e confrontarle. (in memoria)

Un possibile approccio potrebbe essere in questo modo: Dividere le immagini in zone. Scansione del colore e / o della luminosità medi delle zone per confrontare due immagini per la somiglianza.

Se più che dire, il 90% delle zone corrisponde, ne hai scelto uno per passare all'elenco delle eliminazioni candidate. In questo modo hai una lista di candidati. È possibile utilizzare le proporzioni delle immagini per classificare le immagini in immagini orizzontali e verticali per accelerare i confronti. in questo modo è possibile compensare algoritmi con perdita di dati non riproducendo i colori giusti pixel per pixel. Gestisci il programma durante la notte e al mattino lo hai fatto :) in .Net questo può essere fatto abbastanza facilmente con GDI + lib.