صورة نقطية مقارنة طريقة iPhone (Unity3D)

Question

ما هي أفضل طريقة لمقارنة 2 الصور النقطية والحصول على الارتباط بين 2 (0 مختلفة تماما و 1 هي نفسها بالضبط) في Unity3D على iPhone؟ أنا أستخدم C # منذ أن تقول الوثائق أن استخدام Boo أو UnityScript سيزيد من حجم التطبيق.

ما أحتاج إليه هو شيء مشابه لطرائق تحديد بصمات الأصابع ولكن ليس دقيقا. نظرا لأن هذا يهدف إلى تشغيل أداء iPhone هو مشكلة كبيرة هنا.

مثال الصور:

نص Alt http://img25.imageshack.us/img25/303/294906.jpg. النص البديل http://img138.imageshack.us/img138/842/40248741fireworkexplosi.jpg.

بالنسبة لأولئك الذين أتوقع أن يكون لديهم عامل ارتباط حوالي 0.5 لأنهم متشابهون ولكنهم مختلفون في اللون. هناك عدد من الأبعاد المختلفة للمقارنة، لكن تلك الأساسية هي اللون والشكل.

أي مساعدة سوف تكون محل تقدير كبير.

Answer 1

للإجابة (نوع) سؤالي الخاص، بعد أيام من googling، وجدت هذه. وبعد الفكرة الأساسية هي اختبار الصور ذات الإزاحة / الدوران، والبحث عن لون مهيمن وما إلى ذلك. حتى الآن هذه هي أفضل المعلومات التي يمكنني العثور عليها، لذلك سأقدمها.

اقترح الرمز أن هناك مثل هذا:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using System.IO;

namespace BitmapSimilarity
{
    public interface IBitmapCompare
    {
        double GetSimilarity(Bitmap a, Bitmap b);
    }

    class BitmapCompare: IBitmapCompare
    {
        public struct RGBdata
        {
            public int r;
            public int g;
            public int b;

            public int GetLargest()
            {
                if(r>b)
                {
                    if(r>g)
                    {
                        return 1;
                    }
                    else
                    {
                        return 2;
                    }
                }
                else
                {
                    return 3;
                }
            }
        }

        private RGBdata ProcessBitmap(Bitmap a)
        {
            BitmapData bmpData = a.LockBits(new Rectangle(0,0,a.Width,a.Height),ImageLockMode.ReadOnly,PixelFormat.Format24bppRgb);
            IntPtr ptr = bmpData.Scan0;
            RGBdata data = new RGBdata();

            unsafe
            {
                byte* p = (byte*)(void*)ptr;
                int offset = bmpData.Stride - a.Width * 3;
                int width = a.Width * 3;

                for (int y = 0; y < a.Height; ++y)
                {
                    for (int x = 0; x < width; ++x)
                    {
                        data.r += p[0];             //gets red values
                        data.g += p[1];             //gets green values
                        data.b += p[2];             //gets blue values
                        ++p;
                    }
                    p += offset;
                }
            }
            a.UnlockBits(bmpData);
            return data;
        }

        public double GetSimilarity(Bitmap a, Bitmap b)
        {
            RGBdata dataA = ProcessBitmap(a);
            RGBdata dataB = ProcessBitmap(b);
            double result = 0;
            int averageA = 0;
            int averageB = 0;
            int maxA = 0;
            int maxB = 0;

            maxA = ((a.Width * 3) * a.Height);
            maxB = ((b.Width * 3) * b.Height);

            switch (dataA.GetLargest())            //Find dominant color to compare
            {
                case 1:
                    {
                        averageA = Math.Abs(dataA.r / maxA);
                        averageB = Math.Abs(dataB.r / maxB);
                        result = (averageA - averageB) / 2;
                        break;
                    }
                case 2:
                    {
                        averageA = Math.Abs(dataA.g / maxA);
                        averageB = Math.Abs(dataB.g / maxB);
                        result = (averageA - averageB) / 2;
                        break;
                    }
                case 3:
                    {
                        averageA = Math.Abs(dataA.b / maxA);
                        averageB = Math.Abs(dataB.b / maxB);
                        result = (averageA - averageB) / 2;
                        break;
                    }
            }

            result = Math.Abs((result + 100) / 100);

            if (result > 1.0)
            {
                result -= 1.0;
            }

            return result;
        }
    }

    class Program
    {
        static BitmapCompare SimpleCompare;
        static Bitmap searchImage;

        static private void Line()
        {
            for (int x = 0; x < Console.BufferWidth; x++)
            {
                Console.Write("*");
            }
        }

        static void CheckDirectory(string directory,double percentage,Bitmap sImage)
        {
            DirectoryInfo dir = new DirectoryInfo(directory);
            FileInfo[] files = null;
            try
            {
                files = dir.GetFiles("*.jpg");
            }
            catch (DirectoryNotFoundException)
            {
                Console.WriteLine("Bad directory specified");
                return;
            }

            double sim = 0;

            foreach (FileInfo f in files)
            {
                sim = Math.Round(SimpleCompare.GetSimilarity(sImage, new Bitmap(f.FullName)),3);
                if (sim >= percentage)
                {
                    Console.WriteLine(f.Name);
                    Console.WriteLine("Match of: {0}", sim);
                    Line(); 
                }
            }
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            SimpleCompare = new BitmapCompare();
            Console.Write("Enter path to search image: ");
            try
            {
                searchImage = new Bitmap(Console.ReadLine());
            }
            catch (ArgumentException)
            {
                Console.WriteLine("Bad file");
                return;
            }

            Console.Write("Enter directory to scan: ");
            string dir = Console.ReadLine();
            Line();
            CheckDirectory(dir, 0.95 , searchImage);        //Display only images that match by 95%
        }
    }
}