Algorithmus zum erkennen von Foto-Orientierung
Ich würde gerne drehen von Fotos automatisch, auch wenn Sie EXIF-Metadaten über die Bild-Ausrichtung ist nicht verfügbar.
Gibt es gute algorithmen zur Erkennung der Orientierung von einem Foto? Die Bilder sind Fotos von einer digitalen Kamera. Der Algorithmus muss nicht perfekt funktionieren, aber eine Reduzierung der Menge an menschlicher Interaktion benötigt, um richtig zu drehen von Fotos wäre ein Vorteil.
Ich gefunden habe, diese zwei Beiträge zum Thema:
- Pre-Klassifikation für Automatische Bildausrichtung (2006)
- Ein Probabilistischer Ansatz, um die Ausrichtung der Bilder-Erkennung durch Vertrauen-Basierte Integration von Low-Level-und Semantische Cues (2004)
Zeiger auf weiteren Forschungs-und vor allem-Implementierungen sind geschätzt.
- Es scheint nicht zu einem Algorithmus zur auto-vertikale/horizontale Orientierung, aber es ist der nächste Algorithmus, den ich gefunden einige Implementierungen, die es gibt: Schräglagenkorrektur. Check ImageMagick Schräglagenkorrektur, oder: google.com/codesearch/p?ct=rc#f0yt7jaEG7A/raster/deskewer.cpp
- Sie können auch daran interessiert sein, dass Menschen angesichts der trick, der Bilder drehen, als eine neue Art von CAPTCHA. Ein kleines rundes Bild präsentiert wird, ist eine offensichtliche (uns) Objekt, aber keine klaren Horizont. Ich weiß, das hilft dir zwar nicht, aber es unterstreicht die Tiefe des Problems. richgossweiler.com/projects/rotcaptcha/rotcaptcha.pdf
- Francl, ich will nicht eine ähnliche Sache, so was hat schließlich für Sie arbeiten?
- noch nichts. Ich ließ die Frage offen, falls es etwas tolles gibt. @smackfu hat den besten Vorschlag, ich denke aber es gibt nichts von der Stange, um es zu implementieren. Du müsstest es selbst schreiben. Ich habe keinen großen Bedarf für diese Funktionalität jetzt, so dass ich noch nicht gedrückt, weiter.
- Tun Sie wollen einfach nur, um zu erkennen, welcher der vier Kanten des Bildes zu wählen, wie die top? Oder wollen Sie in der Lage, wählen Sie eine beliebige rotation in der 360 Grad? Ich kann mir vorstellen, es gäbe verschiedene Ansätze/algorithsm für die beiden Fälle.
- Ich bin in der gleichen Lage wie du, nur 8 Jahre später ;- ) . Viel Zeug gibt, ich werde versuchen
exiftransw Ubuntu. Hast du dieses Papier? cs.toronto.edu/~guerzhoy/oriviz/crv17.pdf ? Sie clain 90%+ der Erfolg auf einem multi-tausend-Bilder-Serie der end-Benutzer-Kamera Fotos. (das Beispiel fehlschlagen, ist sehr lustig). Viel Glück!
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Viele Fotos von consumer-Digitalkameras sind von Menschen, die verwendet werden könnte für die Orientierung. Die Gesichtserkennung ist ein gut untersuchtes Forschungsgebiet. Basic face-detection-Ihnen wäre ein Rechteck, dessen längere Seite sollte die vertikale dimension. Weitere, wenn Sie erkennen können, die Augen/Mund, Sie sollten in der Lage sein zu Holen die richtige Orientierung des Rechtecks.
Viele andere Fotos sind touristische Schnappschüsse, wo der Himmel ist hoch und blau, und der Boden ist unten und grün.
Konnte ich nur finden http://sourceforge.net/projects/rotator/.
Habe ich eine test-Reihe von Urlaubsfotos, bestehend aus 70 Bildern mit über 18 erfordern rotation.
Nach der Verarbeitung mit den Standard-Einstellungen waren es 20, die entweder gedreht oder nicht gedreht werden in der error.
Nicht so tolle Ergebnis.
Wenn die Bilder nicht rechteckig sind, können Sie in der Lage sein, um die Annahme, dass die Standard-Bilder sind breiter als Sie hoch sind.
Wenn das der Fall ist determaning, ob Sie brauchen, zu drehen, ist einfach eine Frage der Vergleich der aspect ratio und drehen neu ausrichten, um die Standardeinstellung. Obwohl Sie bis Ende Mai mit upside-down-Bilder.