Những thuộc tính nào của một hình ảnh có thể được sử dụng để lập trình loại bỏ nó như là bad bad?

Tôi muốn có một quá trình xem xét nhanh hơn các bức ảnh của mình khi tôi đổ chúng từ máy ảnh vào máy tính. Chắc chắn có một số thông số mà tôi có thể trích xuất theo chương trình từ các bức ảnh và giá trị này có thể đủ để tự động đặt một số ảnh vào đống 'loại bỏ'.

Tôi đang suy nghĩ trong các thuật toán để phát hiện các cạnh, lấy độ sắc nét / độ mờ trung bình của hình ảnh hoặc một cái gì đó tương tự.

Tôi biết rằng kịch bản này sẽ không thực sự loại bỏ tất cả các bức ảnh xấu và giữ những bức ảnh đẹp, nhưng tôi hy vọng sẽ loại bỏ những bức ảnh hoàn toàn tào lao.

Tôi khá chắc chắn rằng tôi có thể lập trình một tập lệnh shell bằng ImageMagick (nhưng tôi mở bất kỳ phần mềm dòng lệnh nào) để có được những gì tôi cần. Vấn đề là tôi không biết nên tìm giá trị nào để có kết quả tốt hơn.

TLDR; Tôi nên tìm những thứ gì để có thể loại bỏ một hình ảnh theo chương trình (phát hiện cạnh, độ sắc nét)?

Tôi đang sử dụng Fedora Linux.

chỉnh sửa: Tôi không nghĩ câu hỏi này là một bản sao của Có phần mềm phân tích ảnh nào sẽ sắp xếp trước hình ảnh bằng cách xác định các sự cố kỹ thuật tiềm ẩn không? bởi vì câu hỏi đó yêu cầu đề xuất phần mềm và được đề nghị thay đổi dòng công việc trong câu trả lời (và sử dụng phần mềm không có sẵn trên linux), trong khi tôi đang hỏi điều gì sẽ cho kết quả tốt hơn trong việc phát hiện ảnh xấu.

Một câu trả lời hợp lý cho điều này sẽ là "nó phụ thuộc" (một quan điểm khác là " chiến đấu một chút chống lại ý tưởng về số liệu khách quan ")

Tôi khuyên bạn nên tham khảo biểu đồ này để xác định thời gian bạn nên dành để cố gắng tìm ra cách nhanh hơn nếu 'sự nhanh chóng' là điều bạn đang tìm kiếm.

Tuy nhiên, nếu bạn quyết định tiếp cận điều này như một bài tập để hiểu phân tích hình ảnh tính toán, hãy xem OpenCV .

Để bắt đầu, có lẽ bạn sẽ cần một định nghĩa rõ ràng hơn về "hoàn toàn tào lao". Tôi muốn đề xuất một cách tiếp cận theo hướng dữ liệu; xem qua một mẫu hợp lý các hình ảnh của bạn theo cách thủ công, phân chia thành tốt / xấu / tào lao (G / B / C) để xem xét kỹ hơn bất kỳ tính năng nào có thể tách C khỏi G hoặc B, hãy cố gắng mô tả các tính năng này một cách đơn giản nhất có thể (ví dụ: mức độ màu, mờ, quá sáng, quá tối, vv +). dịch điều này sang các thuật ngữ OpenCV. viết một số mã để kiểm tra lý thuyết. phân loại. Lặp lại cho đến khi hài lòng.

Tùy thuộc vào ngôn ngữ bạn đang sử dụng OpenCV như được đề xuất ở trên hoặc đó là Emgu tương đương .net . Về cơ bản, bạn sẽ muốn Grayscale hình ảnh, sau đó sử dụng Laplacian Blur, sau đó lấy dữ liệu hình ảnh và kiểm tra hình ảnh để xem nếu nó nằm trong phạm vi ngưỡng. Nếu trong một phạm vi nhất định, hình ảnh không bị mờ, nếu hình ảnh nằm ngoài phạm vi đó, thì đó là.

Dưới đây là việc tôi thực hiện nhiều ảnh bằng VB.net

  Public Sub GetBlur()
    Dim List As String() = Directory.GetFiles("E:\Dartmoor\", "*.JPG")


    For Index As Integer = 1 To 2000
        Dim imgfile As String = List(Index)
        Dim Image As Drawing.Bitmap = Drawing.Bitmap.FromFile(imgfile)
        Dim img As Image(Of Gray, Byte) = New Image(Of Gray, Byte)(Image)
        Dim factor As Single()
        Dim imgB As Drawing.Bitmap = New Drawing.Bitmap(imgfile)
        imgB = New Drawing.Bitmap(imgB)
        Dim imgGray As Image(Of Gray, Byte) = img.Convert(Of Gray, Byte)()
        Dim imgTmp As Image(Of Gray, Single) = imgGray.Laplace(1)
        Dim maxLap As Short = -32767
        For Each MyByte As Single In imgTmp.Data
            If MyByte > maxLap Then

                maxLap = MyByte

            End If
        Next

        If maxLap > 300 Or maxLap < 150 Then
            List(Index) = imgfile & " is blurry"

        Else
            List(Index) = imgfile & " isn't blurry"
        End If

        '    'This saves the location of where the user is currently if they need to pause





        imgGray.Dispose()
        img.Dispose()
        imgTmp.Dispose()
        imgB.Dispose()

    Next
    Using sw As StreamWriter = New StreamWriter("Result.txt")
        For i As Integer = 1 To 2000
            sw.WriteLine(List(i))
        Next
    End Using
End Sub

ImageMagick là bạn của bạn ở đây. Bạn sẽ viết rất nhiều kịch bản gọi đó là prorrams.

Ví dụ: Số học hình ảnh:

Lấy hình ảnh. Làm mờ nó sang một hình ảnh mới. Trừ hình ảnh 2 từ hình ảnh 1, lấy giá trị tuyệt đối của kết quả. Tính tổng các pixel của kết quả và trung bình. Ngưỡng.

Một hình ảnh sắc nét khác biệt đáng kể so với hình ảnh mờ và do đó giá trị trung bình của phép trừ sẽ cao.

Một hình ảnh mờ ít khác nhiều so với một hình ảnh mờ mờ.

Như một trong những ý kiến ​​cho câu trả lời khác chỉ ra, đôi khi một hình ảnh bị làm mờ một cách cố ý. Một số người thực sự thích Bo mạch. Vì vậy, đặt một bước khác vào và lấy một phần ba hoặc giữa của hình ảnh.

Lấy biểu đồ của hình ảnh. Nếu hơn X% số pixel bị bão hòa (> 248) cho bất kỳ kênh nào, thì các điểm nổi bật sẽ bị thổi.