они были уникальны и не повторялись. Как можно их сравнивать? Понятно, что если это абсолютно одинаковые фото, то можно, например, сравнивать NSData. А если чутка их изменили? Ну и плюс есть ли какой-то способ хранить данные для сравнения не в полном виде (всю фотку), а какое-то ее краткое представление, вроде хеша? Я извиняюсь за сумбур, я начинающий разработчик, без инженерного образования.
Можно хеши, можно считывать ргбшку в нескольких точках на фотографии
привет. цветные изображения особо не имеет смысла сравнивать, можно загнать в негатив одинаковые фото и будут они сильно разными, хотя на фото одно и то же может быть изображено вот что я предлагаю. сжимаешь изображение до нужного тебе фиксированного размера, скажем. 64 на 64 (надо пропорционально), загоняешь его в grayscale, чтоб значение каждого пикселя было от 0 до 255 и считаешь от него хеш есть несколько алгоитмов - pHash, aHash, wHash, dHash - почитай и выбери что больше нравится лично мне понравился больше всего pHash, вот у меня реализация, но без комментов особо не понятно и писалось под opencv https://github.com/SanCHEESE/ImgReconstruction/blob/windows-ann/ImgReconstruction/Core/utils.cpp хеш будет очень длинный, для 64х64 = 4 096 для сравнения фотографий можно положить, что отличается, например 256 циферок, остальны похожи, ну значит примерно фотки похожи, тут тебе в помошь всякие LCS, можно тупо посимвольно есть еще способы - сжимаешь изображение но уже скажем до 1000х1000, лучше - меньше, и используешь поиск ключевых точек - SURF , или SIFT, рекомендую последний, так как он инвариантен к 1) смещению 2) повороту 3) масштабу (один и тот же объект может быть разных размеров на различных изображениях) 4) изменению яркости 5) изменению положения камеры ну и просто сопоставляешь и ставишь сколько % точек совпадает насчет фильтров - в grayscale они особо не видны, так что серое - твое все
Вот хорошая статья, как уже писали выше, phash - твоё все. https://www.hackerfactor.com/blog/?/archives/432-Looks-Like-It.html
Обсуждают сегодня