Program porównujący obraz

pytanie zadane 27 sierpnia 2017 w C i C++ przez fipooo Bywalec (2,880 p.)

Idę w tym roku na studia informatyczne. I tak naprawdę nigdy jakoś nie uczyłem się C, C++ czy innym języków (no chyba że podstaw do matury) jedyne co umiem to html i css na dosyć wysokim poziomie przynajmniej tak myślę. Teraz uczę się javy ale pewnie niedługo zacznę się uczyć też php, C++ czy C# i mam pytanie. Chcę stworzyć program który będzie porównywał obrazy, oczywiście w przyszłości :D. I teraz pytanie - jak działają takie programy? Czy sam C++ starczy do napisania czegoś takiego? Jeżeli nie to jakich języków się uczyć? Proszę tutaj o podanie "wytycznych" czego się uczyć aby coś takiego móc napisać.

2	komentarz 27 sierpnia 2017 przez draghan VIP (106,230 p.) Doprecyzuj może, co rozumiesz przez porównywanie obrazów.

komentarz 27 sierpnia 2017 przez criss Mędrzec (172,590 p.)

@draghan +1

Twoje pytanie jest strasznie nieprecyzyjne. Porównywać możesz np. pixel po pixelu i to żadna sztuka nie jest :D Ale może chcesz szukać jakichś wzorców i elementów podobnych do siebie. Wtedy, jakbym sam miał się za coś takiego brać, poszedłbym w strone Pythona i zainteresował się TensorFlow (nie chce się więcej tu wypowiadać, bo nie wiem, ale tak mi się kojarzy).

2	komentarz 27 sierpnia 2017 przez niezalogowany @Criss czemu Python? C/C++ jest znacznie bardziej wydajny, a TensorFlow działa też pod C++ https://www.tensorflow.org/api_docs/cc/

1	komentarz 27 sierpnia 2017 przez adrian17 Ekspert (344,860 p.) C/C++ jest znacznie bardziej wydajny, a TensorFlow działa też pod C++ 99.9% czasu program spędzi w TF, więc nie ma sensu wnikać w wydajność języka-kleju. No i to Python jest "głównym" wspieranym językiem w TF.

1 odpowiedź

odpowiedź 27 sierpnia 2017 przez niezalogowany
wybrane 27 sierpnia 2017 przez fipooo

Najlepsza

Tak, C++ wystarczy. Ale zależnie od tego co chcesz osiągnąć możesz do tego problemu podejść na różne sposoby:

Obrazy identyczne w sensie pliku (binarnym), a więc są dokładnie takie same. Możesz do tego wykorzystać funkcje skrótu (np. SHA1), albo porównywać bit po bicie. Może to służyć do identyfikacji obrazów, ale zauważ że przy tym podejściu ten sam obraz, ale zapisany w innym formacie lub przeskalowany (powiedzmy o wymiarach 1280x720 i 1920x1080) nie zwrócą tej samej sumy
Przez podobieństwo, a więc np sieci neuronowe. Tutaj możesz skorzystać z np. TensorFlow