PHP: Как отличить черно-белое изображение от цветного?

Question

[ChemAli]

Даны два изображения. С точки зрения человека одно цветное, а другое черно-белое. Нужно отличить их по признаку цветности с помощью PHP/GD2.


Единственная найденная мною функция определения цветности называется imageistruecolor, но проблема в том, что оба изображения имеют полноцветную палитру и результат выполнения функции одинаков — сравнение не удается.


Нашел предложение обходить все пиксели изображения и определять цвет каждого из них с помощью ImageColorAt. Наверное, это вариант, но не хочется (если изображение большое — обход займет много времени, если предварительно его уменьшать — неэффективно тратим ресурсы на преобразовании).


Может я что-то упустил и есть «зеленые» решения?

Answer 1

[Alex_EXEcuter]

Отресайзить в один пиксель, посмотреть его цвет.
Если я правильно это себе представляю — этот пиксель будет иметь усредненный цвет всей картинки.

Файлы в разных форматах или каком-то определенном?

Comments

[ChemAli]

Файлы уже подгружены в пространство PHP и имеются в виде ресурсов.

[Alex_EXEcuter]

Хабр, я тебе удивляюсь. Заминусовали камент (ладно), минусанули в карму. За что? За то что потратил свое время и предложил решение? Это меня не задевает, но очень сильно удивляет.

Потратил еще пол часа, расписал подробнее:
al.od.ua/is_grayscale.php

Тут изложены три метода измерения, ресайз (как описано у меня), тестирование случайных 10 пикселей (как предложено выше и тестирование всех пикселей, как хотел автор.
Тест проведен на картинках 3648x2736 и 200х150. Подробные результаты по ссылке, в кратце:
проверка случайных пикселей быстрее в 2-5 раз (зависит от размера), ресайз быстрее проверки всех пикселей примерно в сто раз на ЧБ картинках, т.к. в случае с цветным изображением измерения прекращаются после первого же измерения.

То есть, если автору не подходит измерение случайных пикселей ресайз очень даже выход. Так за что такие минусы?

Answer 2

[holivar]

Уточните, вам нужно именно черно-белое изображение, монохромное, или визуально выглядящее чернобелым/монохромным. И в определенном формате или произвольном. Потому как в форматах с потерей качества при сжатии (например, JPEG) чернобелого изображения не будет, даже если оно на взгляд таким кажется
,
а цветное может визуально выглядить монохромным.

Перебор по пикселям точно не подойдет

Comments

[ChemAli]

Визуально выглядящее чернобелым/монохромным. На самом деле оно — true color.

Answer 3

[Yuri Morozov]

Разблюрить с чудовищным радиусом и глянуть на любой пиксель.

Comments

[xpostman]

имхо блюр займёт больше времени, чем обход каждого пиксела :)

Answer 4

[Serator]

А если разделить изображение на квадраты и в каждом проверить выборочно n пикселей? Чем больше пикселей проверить, тем точнее результат.

Comments

[ChemAli]

Ну, идеологически этот метод не отличается от прямого перебора пикселей. К тому же, нет гарантии, что после такой выборочной проверки будет принято верное решение о цветности: совершенно случайно, допустим, можно попасть только в белые пиксели и подумать что изображение черно-белое.

[Serator]

Для этого нужно тестовым путем определить необходимое количество пикселей. Просто разбив изображение на квадраты вы захватите его фактически полностью. Мне сей способ видится оптимальным для больших изображений, а для маленьких можно и попиксельно перебрать. Многое еще зависит от специфики изображений, ибо, быть может, какую-то часть изображение можно вообще не проверять (к примеру в определенном месте находится непрозрачный логотип).

[ChemAli]

Изображения — фото и коллажи, газетные иллюстрации, баннеры.

Answer 5

[vril]

Как вариант — можно использовать приближенный «метод монте-карло»: брать n случайных пикселей, проверяя равенство значений всех цветовых каналов. Чем больше число проб — тем большая вероятность, что изображение — грей-скейл.

Естественно, что при первом же цветном пикселе — возвращать негативный результат.

Результат будет не на 100% точный, зато относительно быстрый.

Comments

[vril]

упс, уже предложили, пока писал (

Answer 6

[Mikhail Davydov]

1. Алгоритм для грей-скейл онли.
1.1. Имеем формулу получения вероятности, что пиксель черно-белый Sij=(Rij+Gij+Bij)/3; Pij = 1 — (|Sij-Rij| + |Sij-Gij| + |Sij-Bij|)/765;
1.2. Устанавливаем итоговую вероятность Т = 1. Начинаем сканировать картинку по сетке с шагом в 1-50 пикселей либо случайно несколько пикселей; чем больше мы просканируем тем правдоподобнее наша вероятность. Для каждого из сканируемых пикселей находим Pij; T = T * Pij; Если итоговая вероятность упала ниже 0.9, то останавливаем сканирование и говорим, что картика не черно-белая, если доходит до конца, то говорим, что черно-белая.
2. Алгоритм с получением палитры.
2.1. Пробегаем по картинке собираем все цвета если цветов больше 500 картинка не черно-белая, если менее, то находим вероятность родства цветов по тону, исходя из вероятности говорим, что картинка ч/б или сепия и т.п.

Answer 7

[Dunadan]

Немножко неясно: под «черно-белым» имеется ввиду именно битовая картина (с двумя цветами) или же оттенки серого?

Comments

[ChemAli]

Grayscale.

[Dunadan]

Тогда, если нет охоты много кодировать, то просто делаете из изображения типа TrueColor 256-цветовое (imagetruecolortopalette). Далее — получаете массив цветов (imagecolorsforindex) и проходитесь по нему в поисках не-оттенков серого.

[ChemAli]

Не могли бы вы объяснить магию imagecolorsforindex? Из описания совершенно не понимаю что она дает. Массив получаю наобум:

	imagetruecolortopalette($remoteImage, false, 255);
	$colors = imagecolorsforindex($remoteImage, 0);
	var_dump($colors);

На выходе сейчас:

array(4) {
  ["red"]=>
  int(20)
  ["green"]=>
  int(14)
  ["blue"]=>
  int(12)
  ["alpha"]=>
  int(0)
}

[Dunadan]

Ну у изображения есть определенное количесвто цветов в палитре, которое можно получить через imagecolorstotal. Далее делаете цикл в индексе от 0 до этого числа и дергаете imagecolorsforindex.

На выходе имеете RGB и альфа-канал (прозрачность) для текущего вхождения.

Answer 8

[sl4mmer]

ImageColorAt — норм вариант. На среднего размера картинках (500на500 например) скорость обработки хорошая(я как то делал для галлереи преобразование изображения в оттенки серого), но для экономии ресурсов можно, действительно, как предлагали выше перебирать не все пиксели, а допустим каждый пятый в длину в высоту (это к примеру).

Answer 9

[Николай Васильчук]

Первое, что приходит в голову: сделать его еще раз черно-белым и сравнить с оригиналом. В идеале, «дважды черно-белое» изображение должно быть таким же как и «единожды черно-белое».

Comments

[sl4mmer]

такой метод хуже по производительности чем проверить цветовой режим попиксельно

[Yakhnev]

не понял, почему поставили минус, как раз перевести в черно-белый цвет это 3 умножения-сложения, а описывать функцию цветности как по-вашему?

[Николай Васильчук]

Я конечно не уверен на 100% в своем варианте, но, всё-таки, мне непонятно почему преобразование в ч/б + сравнение двух картинок будет менее производительно, чем попиксельная проверка?

Answer 10

[gro]

>Единственная найденная мною функция определения цветности называется imageistruecolor, но проблема в том, что оба изображения имеют полноцветную палитру и результат выполнения функции одинаков — сравнение не удается.

проверить палитру?

Comments

[ChemAli]

Каким образом?

[gro]

ru.php.net/manual/en/function.imagecolorsforindex.php

Answer 11

[Анатолий]

Если нет серьезной прям задачи то можете обойтись ресайзом (допустим 10х10) + ImageColorAt и перебором всех цветов, тогда Вам не грозят большие затраты если картинка большая, но так можно и упустить цвет если мало цветных областей. Но если Ваши цветные картинки четко цветные а монохромные четко монохромные этот способ поможет не плохо.