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java - 如何检测图像是照片、剪贴画还是线条图？

coder 2023-05-18 原文

识别图片类型的最佳方法是什么？ rwong's answer在 this question建议 Google 将图像分为以下几组:

  • 照片 - 连续色调
  • 剪贴画 - 平滑的阴影
  • 线条图 - 双色

将图像分类到这些组之一的最佳策略是什么？我目前正在使用 Java，但欢迎使用任何通用方法。

谢谢!

更新:

我尝试了独特的颜色计数方法tyjkenn在评论中提到，它似乎适用于我尝试过的大约 90% 的案例。特别是黑白照片很难单独使用独特的颜色计数来正确检测。

获取图像直方图并单独计算偷看次数似乎不是一个可行的选择。例如这张图片只有两个峰:

以下是我查看的另外两张图片:

最佳答案

区分图纸和照片的方法相当简单但有效。结合使用它们以获得最佳精度:

1) Mime 类型或文件扩展名

PNG 通常是剪贴画或图画，而 JPEG 主要是照片。

2) 透明度

如果图像具有 Alpha channel ，则它很可能是一幅图画。如果存在 Alpha channel ，您还可以遍历所有像素以检查是否确实使用了透明度。这里有一个 Python 示例代码:

from PIL import Image
img = Image.open('test.png')
transparency = False
if img.mode in ('RGBA', 'RGBa', 'LA') or (img.mode == 'P' and 'transparency' in img.info):
    if img.mode != 'RGBA': img = img.convert('RGBA')
    transparency = any(px for px in img.getdata() if px[3] < 220)

print 'Transparency:', transparency

3) 颜色分布

剪贴画通常具有相同颜色的区域。如果几种颜色构成了图像的重要部分，那么它更像是一幅图画而不是一张照片。此代码输出由十种最常用颜色组成的图像区域的百分比(Python 示例):

from PIL import Image
img = Image.open('test.jpg')
img.thumbnail((200, 200), Image.ANTIALIAS)
w, h = img.size
print sum(x[0] for x in sorted(img.convert('RGB').getcolors(w*h), key=lambda x: x[0], reverse=True)[:10])/float((w*h))

您需要调整和优化这些值(value)观。十种颜色足够您的数据吗？什么百分比最适合您。通过测试大量样本图像来找出它。 30% 或更多通常是剪贴画。不过，不适用于天空照片或类似的东西。因此，我们需要另一种方法——下一种。

4) 通过 FFT 进行锐边检测

锐利的边缘会导致傅里叶频谱中出现高频。通常，此类功能更常见于图纸中(另一个 Python 片段):

from PIL import Image
import numpy as np
img = Image.open('test.jpg').convert('L')
values = abs(numpy.fft.fft2(numpy.asarray(img.convert('L')))).flatten().tolist()
high_values = [x for x in values if x > 10000]
high_values_ratio = 100*(float(len(high_values))/len(values))
print high_values_ratio

此代码为您提供每个区域超过一百万的频率数量。同样:根据您的示例图像优化这些数字。

针对您的图像集组合和优化这些方法。让我知道你是否可以改进这个 - 或者只是编辑这个答案，拜托。我想自己改进它:-)

关于java - 如何检测图像是照片、剪贴画还是线条图？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/9354744/

贴画线条39imgnoreferrerjavaimage-processingcomputer-vision

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