#python #image-processing #feature-extraction
#python #обработка изображений #извлечение функций
Вопрос:
Я работаю над проектом, в котором я хочу сравнить неизмененное исходное изображение с набором данных, который содержит изображения, некоторые из которых являются небольшими или средними изменениями исходного изображения. Эти изменения могут варьироваться от простых изменений цвета, градиентов, освещения, переворачивания изображения до даже модификаций, выполненных профессионалом в Photoshop и используемых для постера фильма.
Моя цель — с довольно хорошей точностью определить, использовалось ли исходное изображение в одном из изображений.
Я уже перепробовал много разных подходов:
- Хеширование восприятия
- Извлечение объектов
- Как с использованием методов машинного обучения, так и без них
- Тензорный поток
- …
Однако у меня всегда возникает ощущение, что все вышеперечисленное имеет некоторые недостатки с точки зрения точности и производительности.
Поэтому мне было интересно, знает ли кто-нибудь хороший проект на Python (Github, website, …), который позволит мне достичь моей цели.
Комментарии:
1. Что именно вы пробовали? Я думаю, что подход глубокого обучения должен привести к желаемому результату.
2. Вопросы с просьбой порекомендовать или найти книгу, инструмент, библиотеку программного обеспечения, учебное пособие или другой сторонний ресурс не по теме для Stack Overflow, поскольку они, как правило, привлекают самоуверенные ответы и спам. Вместо этого опишите конкретную проблему, с которой вы столкнулись при использовании одного из ваших подходов, и что было сделано до сих пор для ее решения. Возможно, мы сможем помочь вам с этим.