sl0w
вотематка только одна, она стандартизирована по размеру, и стандартизирована по содержанию

Тогда проще и быстрее будет просто перебирать варианты в уменьшенных копиях изображения.

sl0w
Так в том то и дело, что вотематка только одна, она стандартизирована по размеру, и стандартизирована по содержанию.

Если она у тебя есть в виде картинки, то надо просто в картинке найти подкартинку, перебирая все пиксели по очереди.
Это задача равносильна задаче поиска подпоследовательности чисел в последовательности чисел.

А нейронные сети используются тогда, когда искомая картинка точно не известна. Там ищется что-то похожее на нужную картинку и потом выдаётся “совпадение - столько-то процентов”. То есть ты ищешь человека, а она находит тебе лошадь, потому что они похожи. Потом ты это всё отбираешь и уже по найденным объектам начинаешь лазить другими алгоритмами, чтобы понять, где же всё-таки человек на них.

py.user.next
А нейронные сети используются тогда, когда искомая картинка точно не известна. Там ищется что-то похожее на нужную картинку.

Нейронные сети ещё могут классифицировать участки изображения и ещё много чего могут.

Shaman
Нейронные сети ещё могут классифицировать участки изображения

С вероятностью столько-то процентов. Неправильный результат для нейросети - это обычное дело. Просто когда информации тонна, то на это свойство нейросетей закрывают глаза, типа “пусть они хоть что-нибудь выберут, чтобы руками не лазить целый месяц”.

Пример картинок:

как можно заметить, картинки не всегда имеют абсолютно идентичную цветовую гамму, из за чего, опять же происходит наслоение ветермарки на картинку. Возможно ли будет распознать данные вотермарки по перебору

sl0w
как можно заметить, картинки не всегда имеют абсолютно идентичную цветовую гамму, из за чего, опять же происходит наслоение ветермарки на картинку. Возможно ли будет распознать данные вотермарки по перебору

Возможно. Если автор картинки не Малевич.

Если картинок пара сотен и они действительно личные, то смысла заморачиваться с нейросетями вообще нет. Если нужно избавится от ватерматок из напарсеных картинок для личного дорвеяпроекта/магазина/и тд, то тут лучше поизвращаться с фотошопом или GIMP

kazaff
Если картинок пара сотен и они действительно личные, то смысла заморачиваться с нейросетями вообще нет. Если нужно избавится от ватерматок из напарсеных картинок для личного дорвеяпроекта/магазина/и тд, то тут лучше поизвращаться с фотошопом или GIMP

уже извратился по максимуму…. в фотошопе уже действует автоматизация. Но с определенного момента начал делать рандомные вотермарки на фотографиях. Нужно знать место, которое нужно подтирать.

Фотографий, всех около 2.5к насколько я понимаю, из них около 2 к с рандомными вотрермарками…. от этого и вопросы

sl0w

А может поверх свою ватермарку налепить? :D

/извите за почти оффтоп

sl0w
Возможно ли будет распознать данные вотермарки по перебору

Там просто делаешь бинаризацию изображения - это когда всё чёрное оставляешь чёрным, а всё не чёрное делаешь белым. Потом в бинаризованной картинке (её можно ещё почистить каким-нибудь алгоритмом от одиночных точек, если что) начинаешь искать watermark, при этом предварительно окружаешь его белым контуром (а то на полностью чёрном изображении будешь находить watermark). Потом считаешь, чтобы количество чёрных пикселей из watermark совпали все, а количество белых контурных пикселей из watermark совпало на столько-то процентов (выбираешь там 30% или 50%, а может и 100%). Дальше возвращаешь координаты найденного для той подсистемы, которая уже будет чистить.