- Поисковые системы
- Практика оптимизации
- Трафик для сайтов
- Монетизация сайтов
- Сайтостроение
- Социальный Маркетинг
- Общение профессионалов
- Биржа и продажа
- Финансовые объявления
- Работа на постоянной основе
- Сайты - покупка, продажа
- Соцсети: страницы, группы, приложения
- Сайты без доменов
- Трафик, тизерная и баннерная реклама
- Продажа, оценка, регистрация доменов
- Ссылки - обмен, покупка, продажа
- Программы и скрипты
- Размещение статей
- Инфопродукты
- Прочие цифровые товары
- Работа и услуги для вебмастера
- Оптимизация, продвижение и аудит
- Ведение рекламных кампаний
- Услуги в области SMM
- Программирование
- Администрирование серверов и сайтов
- Прокси, ВПН, анонимайзеры, IP
- Платное обучение, вебинары
- Регистрация в каталогах
- Копирайтинг, переводы
- Дизайн
- Usability: консультации и аудит
- Изготовление сайтов
- Наполнение сайтов
- Прочие услуги
- Не про работу
Как снизить ДРР до 4,38% и повысить продажи с помощью VK Рекламы
Для интернет-магазина инженерных систем
Мария Лосева
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий
Хочется придумать алгоритм которым можно было бы отличить "нормальное" фото размером 1000*1000 пикселов, от картинки такого же разрешения, которая была получена путем уменьшения исходного фото до размера 100*100 и потом обратно увеличена до 1000*1000.
Понятно что количество информации на таких фото отличается. Вопрос в том, как это измерить алгоритмически?
Увеличенная фотка будет мыльная.
Т.е. отличить её можно по отсутствию резких границ (контрастных переходов).
Другой вариант будет заметная "пикселизация" (увеличенные пиксели), но их, мне кажется, распознать сложней, чем резкие границы.
Программно, думаю, никак. Только визуально.
если разрешение в Exif прочитать не удается, то только по последовательностям пикселов, как и говорит Умка
По локальным свойствам вокруг точки - некомильфо. Точек на картинке много, если одна размыта - это еще не показатель. Что насчет глобальных свойств, например после вейвлет преобразования?
По локальным свойствам вокруг точки - некомильфо. Точек на картинке много, если одна размыта - это еще не показатель.
Дык разбить картинку на участки 2х2 пикселя (ну или 4х4), для каждого участка посчитать контрастность, если общее количество участков с достаточной контрастностью близко к нулю, значит, картинка размытая —> получена путём увеличения картинки с меньшим разрешением.
("достаточная" контрастность определяется опытным путём)
В принципе в теории информации есть формула расчета кол-ва информации... но это надо с высшей математикой дружить... то есть задача реашаема - искать студента старших курсов мат. фака универов.
А если картинку сжать до 100х100, потом увеличить обратно до 1000х1000 и сравнить с оригиналом.
Если изначально картинка была "ненормальная", то после этой процедуры она не сильно изменится.
Сравнивать можно как-нибудь примитивно, к примеру, по кол-ву цветов. У размыленной картинки их будет меньше.
Попробуйте спросить тут
Понятно что количество информации на таких фото отличается.
Ещё понятно, что будет до половины случаев, когда на размыленной и побитой компрессией фотографии информации будет БОЛЬШЕ, чем на оригинальной.
Всё это осложняется наложением одной компрессии на другую. Особенно эффект заметен на многократном преобразовании равномерных заливок: небо, река, сделанных на низкошумную матрицу с большим количеством света.