Evaluación programática de la calidad de la imagen [cerrado]

Estoy usando un servicio de terceros que procesa imágenes y devuelve algunos metadatos:

Los datos (y los rangos) se ven así

  1. nitidez 0-1
  2. brillo 0-1
  3. contraste: 0-1
  4. color dominante: maleficio
  5. variedad de colores de 'acento': hexadecimal
  6. matriz de 'otros' colores detectados: hexadecimal

Sé que esto es muy subjetivo, pero dados estos datos, ¿qué podría considerar un algoritmo razonable para identificar una imagen mejor o peor?

Por contexto, las imágenes se usan en la web, para un servicio de reserva de alojamiento, piense en Airbnb.

Votar para cerrar esto, ya que se basa puramente en la opinión, ya que es muy subjetivo. ¿Son los estándares para su grado de calidad o para el usuario final en general?
Esto realmente no es posible, no habrá una regla que se aplique a todas las fotos; también cambia según el tema, el enfoque de color y qué es exactamente lo que desea hacer con la foto; también votar para cerrar debido a cuán subjetivo la pregunta es y en mi opinión no hay una respuesta objetiva.
Mejor pregúntese "¿Cómo puedo revisar rápidamente las imágenes y revisarlas manualmente?", Porque por el tiempo que pasaría desarrollando y ajustando dicho algoritmo, habría calificado manualmente diez veces la cantidad de fotos.
Nitidez = 0.05 ... Pero, pero, pero ... era una foto de una cabeza de fósforo en f1.4 ...
@K.Minkov ¿Diez veces qué cantidad de fotos? Una vez marcado, el software podría procesar miles de imágenes en minutos. En algún momento, la automatización dará sus frutos.
@Caleb De hecho, estoy de acuerdo, depende mucho de la cantidad de imágenes.
¿Puedo obtener una decisión sobre si una discusión sobre técnicas de aprendizaje profundo está fuera del alcance de este SE? Creo que OP podría resolver el problema con estos parámetros y un par de cientos de imágenes "buenas" y "malas".
Voto para cerrar esta pregunta como fuera de tema porque este es un problema de programación relacionado con el procesamiento de imágenes.
@PhotoScientist ve a meta! Es un gran lugar para obtener las preguntas de la barra lateral sobre el intercambio discutido.
@PhotoScientist, el servicio en cuestión se basa en modelos ML creados por sightengine.com/image-quality-main-colors

Respuestas (1)

Sé que esto es muy subjetivo, pero dados estos datos, ¿qué podría considerar un algoritmo razonable para identificar una imagen mejor o peor?

Parece que probablemente esté preguntando más sobre cómo elegir los límites en los parámetros dados para fotos aceptables, como "nitidez> x", que sobre qué algoritmo usar. El algoritmo parece bastante sencillo: mire los valores de los distintos parámetros y decida si indican que la imagen es aceptable.

No creo que podamos decirle razonablemente cuáles deberían ser los límites de esos parámetros. No sabemos lo que usted consideraría aceptable. En su lugar, elija una cantidad de imágenes de su colección y solicite a las partes interesadas relevantes en su proyecto que las califiquen como aceptables o inaceptables. Además, pídales que indiquen en qué parámetros fallan las imágenes inaceptables: nitidez, contraste, brillo o color. Luego analice los datos: ¿todas las imágenes se marcaron como inaceptables por la nitidez por debajo de algún umbral? Así es como se establecen los límites de nitidez. Repita para los otros parámetros.

Creo que podría usar este sistema para rechazar las imágenes enviadas por los usuarios que se encuentran fuera del rango aceptable para los parámetros dados, pero probablemente querrá que una persona revise cada foto para asegurarse de que el contenido sea apropiado.

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