Что лучше использовать, что бы определить различность изображений?

Question

[Tsiren Naimanov]

Какой инструмент лучше использовать для определения различности изображений?
Применимо на C#/ но можно C++ или ГО/Питон и т д
Есть - изображения, различные по разрешению, 1440х900 500х900 и т д
Есть повторяющиеся изображения, но мне нужно определить какие из них повторяющиеся, какие оригинальные, а какие вырезки из оригинала.
До этого не сталкивался с такой задачей, вот и не знаю куда бить, пытался искать на хабре, но чёт туго.
Upd.
Изображений не много, например есть 100 фотографий и нужно сравнить друг с другом. НО, таких связок штук 200. Это не работа, а чисто для себя :3
Доп. вопрос, я думаю парсить сайты для набирания картинок, что можете посоветовать, пихать изображения в БД SQL/NoSQL, склоняюсь в сторону MongoDB, или тупо сохранять файликами и добавлять путь в БД.
Всё будет проходить на моем ПК (AMD FX 9590/8GBRAM/R9 280X)
Upd 1
Дичь какая то, а не самплы, нашел только msdn sample
остальное какашка с 2010 :D

Comments

[Everything_is_not_so_bad]

Что получилось в итоге?

Answer 1

[Александр Тер]

Тут как я вижу два подхода использовать EMGU (openCV) или реализовывать алгоритм самостоятельно, как вариант использовать корреляционную функцию или FFT, а также можно использовать нейронные сети. Если изображений много и время на их обработку критично, то использование с++ + OpenCv более предпочтительней, хотя и сложней, но производительность тут существенно выше. Ну и в качестве экзотики использовать для этого DSP или ПЛИС

Comments

[Tsiren Naimanov]

Эти слова мало чего дают понять, но я загуглю всё :) знакомо только c++ + OpenCv
Изображений не много, например есть 100 фотографий и нужно сравнить друг с другом. НО, таких связок штук 200. Это не работа, а чисто для себя :3
Доп. вопрос, я думаю парсить сайты для набирания картинок, что можете посоветовать, пихать изображения в БД SQL/NoSQL, склоняюсь в сторону MongoDB, или тупо сохранять файликами и добавлять путь в БД.
Всё будет проходить на моем ПК (AMD FX 9590/8GBRAM/R9 280X)

[Александр Тер]

Ну тогда, стоит посмотреть уроки по компьютерному зрению на примере OpenCV, там не так уж сложно, думаю проще чем нейронные сети. EMGU - это можно сказать "обертка" над OpenCV, можно выбрать ее если используете C#.
Думаю лучше фотографии хранить не в БД, а на ЖД, так как использовать вы их будите не часто, а СУБД и так память занимает, зачем доп. расход?

[Tsiren Naimanov]

Александр Тер: Спасибо :) просмотрю

Answer 2

[Labunsky]

pHash.org, стандарт де-факто для поиска дубликатов.
Есть под почти все что угодно, сама реализация в случае чего не является чем-то сверх-сложным.
Проверить работоспособность можно прямо на сайте.

Comments

[Tsiren Naimanov]

в общем, спустя несколько часов поиска EMGU, как реализовать sift / surf
перешел к вашему :)
терь надо подцепить её к шарпу...

[Labunsky]

Tsiren Naimanov: если поможет - для этого есть целый проект на гитхабе. Помимо этого гугл выдаст сотню других по запросу "c# phash", так что проблем возникнуть не должно

[Tsiren Naimanov]

Labunsky: не, я его уже видел :) у меня Dll не видет :)
сегодня буду лечить как то

Answer 3

[Александр Пожарский]

Персептивный хеш? Если нужно искать схожие визуально изображения.

Comments

[Александр Пожарский]

Хотя - вопрос в том, как справляться с вырезками. Я бы работал с наборами вида (id изображения, регион, хеш). Тогда каждому изображению можно будет поставить в соответсвие множество регионов (условно - всё изображение, центральная часть, углы/etc)

[Tsiren Naimanov]

Александр Пожарский: а самплы есть на примете?) был бы очень рад их глянуть

Answer 4

[Dimonchik]

https://pypi.python.org/pypi/ImageHash это для одинаковых

для вырезок посложнее, там часто OpenCV , да
еще смотри SIFT, это алгоритм, реализации разные