Imaemagick kullanarak render görüntüleri karşılaştırın

Question

Bir uygulamadan birden çok görüntüyü oluşturdum. İşte hemen hemen aynı gözüken iki görüntüyü gösteren örnek görüntüler.

Ben görüntü magick aşağıdaki komutu ile karşılaştırmak deneyin.

compare -metric AE img1.png img2.png diff.png 
6384 

Bu, görüntüler benzer olsa bile, 6384 pikselin farklı olduğunu gösterir.

Bir desen 1 piksel sağa taşınmış gibi küçük değişiklikler yaptım, bu bana farklı piksel sayısında büyük bir hata verecektir. ImageMagick ile bu tür bir fark yaratmak için iyi bir yol var mı? Fuzz parametresini denedim, ama gerçekten bana yardım etmiyor. ImageMagick, sadece fotoğraf görüntülerini karşılaştırmak için uygun mu? ImageMagick'e bazı pikselleri hareket ettiren ve bunu eşit olarak raporlayan bir metni tanıyan daha iyi anahtarlar var mı? Başka bir araç kullanmalı mıyım?

Düzenleme: Bir insan için açıkça farklı görünen ve farklılaştırmaya çalıştığım farklılığı gösteren bir görüntüye örnek ekleme. Bu görüntüde pek çok piksel değişmiyor, ancak görünen model açıkça değişti.

Answer 1

Ben aradığınız veya bekliyoruz bilmiyorum gibi herhangi ayrıntılı bir cevap vermek zor. İnsanların benzer veya farklı görebileceği görüntüler arıyorsanız, Perceptual Hash türüne ihtiyacınız varsa, benzer görüntüleri yeniden boyutlandırma, geçiş ve rotasyonlardan bağımsız olarak tanımlayan Scale/Rotation/Translation Invariant tekniğine ihtiyacınız olabilir. .

Böyle Imagemagick ile Algısal Hash ve Görüntü Anlar bakabiliriz

:

identify -verbose -features 1 -moments 1.png 
Image: 1.png 
    Format: PNG (Portable Network Graphics) 
    Mime type: image/png 
    Class: PseudoClass 
    Geometry: 103x115+0+0 
    Resolution: 37.79x37.79 
    Print size: 2.72559x3.04313 
    Units: PixelsPerCentimeter 
    Type: Grayscale 
    Base type: Grayscale 
    Endianess: Undefined 
    Colorspace: Gray 
    Depth: 8-bit 
    Channel depth: 
    gray: 8-bit 
    Channel statistics: 
    Pixels: 11845 
    Gray: 
     min: 62 (0.243137) 
     max: 255 (1) 
     mean: 202.99 (0.79604) 
     standard deviation: 85.6322 (0.335812) 
     kurtosis: -0.920271 
     skewness: -1.0391 
     entropy: 0.840719 
    Channel moments: 
    Gray: 
     Centroid: 51.6405,57.1281 
     Ellipse Semi-Major/Minor axis: 66.5375,60.336 
     Ellipse angle: 0.117192 
     Ellipse eccentricity: 0.305293 
     Ellipse intensity: 190.641 (0.747614) 
     I1: 0.000838838 (0.213904) 
     I2: 6.69266e-09 (0.00043519) 
     I3: 3.34956e-15 (5.55403e-08) 
     I4: 5.38335e-15 (8.92633e-08) 
     I5: 2.27572e-29 (6.25692e-15) 
     I6: -4.33202e-19 (-1.83169e-09) 
     I7: -2.16323e-30 (-5.94763e-16) 
     I8: 3.96612e-20 (1.67698e-10) 
    Channel perceptual hash: 
    Red, Hue: 
     PH1: 0.669868, 11 
     PH2: 3.35965, 11 
     PH3: 7.27735, 11 
     PH4: 7.05343, 11 
     PH5: 11, 11 
     PH6: 8.746, 11 
     PH7: 11, 11 
    Green, Chroma: 
     PH1: 0.669868, 11 
     PH2: 3.35965, 11 
     PH3: 7.27735, 11 
     PH4: 7.05343, 11 
     PH5: 11, 11 
     PH6: 8.746, 11 
     PH7: 11, 11 
    Blue, Luma: 
     PH1: 0.669868, 0.669868 
     PH2: 3.35965, 3.35965 
     PH3: 7.27735, 7.27735 
     PH4: 7.05343, 7.05343 
     PH5: 11, 11 
     PH6: 8.746, 8.746 
     PH7: 11, 11 
    Channel features (horizontal, vertical, left and right diagonals, average): 
    Gray: 
     Angular Second Moment: 
     0.364846, 0.615673, 0.372224, 0.372224, 0.431242 
     Contrast: 
     0.544246, 0.0023846, 0.546612, 0.546612, 0.409963 
     Correlation: 
     -0.406263, 0.993832, -0.439964, -0.439964, -0.07309 
     Sum of Squares Variance: 
     1.19418, 1.1939, 1.19101, 1.19101, 1.19253 
     Inverse Difference Moment: 
     0.737681, 1.00758, 0.745356, 0.745356, 0.808993 
     Sum Average: 
     1.63274, 0.546074, 1.63983, 1.63983, 1.36462 
     Sum Variance: 
     4.43991, 0.938019, 4.46048, 4.46048, 3.57472 
     Sum Entropy: 
     0.143792, 0.159713, 0.143388, 0.143388, 0.14757 
     Entropy: 
     0.462204, 0.258129, 0.461828, 0.461828, 0.410997 
     Difference Variance: 
     0.0645055, 0.189604, 0.0655494, 0.0655494, 0.0963021 
     Difference Entropy: 
     0.29837, 0.003471, 0.297282, 0.297282, 0.224101 
     Information Measure of Correlation 1: 
     -0.160631, -0.971422, -0.146024, -0.146024, -0.356026 
     Information Measure of Correlation 2: 
     0.294281, 0.625514, 0.29546, 0.29546, 0.377679 

Ayrıca Fred WEINHAUS mükemmel web ( here) gidip onun el yazısı Hu hesaplar hangi moments denilen indirmek olabilir

ve Maitra anlar ve onlara ne istediğini söyleyip söylemeyeceklerini gör. Karşılaştırmak istediğiniz iki görüntü arasında nelerin değiştiğini görmek için favori diff aracı kullanmak sonra

./moments image1.png > 1.txt 
./moments image2.png > 2.txt 

ve: Temel olarak, bu gibi görüntülerin her komut dosyası çalıştırabilir.