从一组图片中选取最亮/最多样化的图片的算法是什么？

Question

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我有100张从视频中提取的图片，用作相册缩略图。我的C#应用程序需要选择最“有趣”的图片，或者说是哪一张图片会吸引用户在看到缩略图后查看视频。

显然，有些图片比其他图片更令人兴奋；黑色边框不令人兴奋，纯白边框也不是。因此，我已经（任意地）想出了以下因素，可以使一张图片在一组中“脱颖而出”。

这些因素如何计算？还有其他改进措施可以选择最佳图片吗？

- Brandon

不是很相关，但亮度是唯一确定图片是否“有趣”的标准吗？实际上，兴趣不是与个人口味和/或图片的背景紧密相关吗？ - Ricardo Ferreira

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@Ricardo - 当然还有其他因素……但是当机器需要在没有用户数据的情况下进行选择时，上下文和个人口味就不能成为因素。 - Brandon

4个回答

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请查看SIGGRAPH 2010的Video Tapestries论文。显然这对于你的项目来说是过度的，但请仔细查看之前的工作部分。希望能够给你一个关于如何决定有趣且具有代表性的材料的想法。

- YXD

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请查看此页面，将RGB转换为HSL（色相、饱和度、亮度）：

我还没有尝试过这些方程式，但我相信它们会给出一个不错的估计，而不会太过于计算密集。如果这些方程式效果不好，那么有很多关于如何将RGB转换为HSL的信息。

一旦你完成了转换，亮度代表“亮度”。色相和饱和度共同代表“颜色”。色相是色调（这是绿色还是红色），而饱和度是色调的强度。

要确定图片的亮度，只需查看其亮度（L）值即可。

要确定颜色“范围”，作为第一次尝试，我会计算色相和饱和度的向量和。这应该会给你一个“远离白色”的距离。例如：

Color Strength = Sqrt(Hue^2 + Saturation^2)

找到颜色强度最小和最大的两个像素，然后将它们相减以获得颜色多样性的粗略测量。

您可能希望对每个图像进行子采样，换句话说，仅计算每个图像中少量像素的HSL。您需要尝试不同的样本计算方式。最好从中心和每个角落取一个8x8块，计算这些块的平均HSL，然后在计算中使用它们。

我实际上还没有尝试过任何这些方法，只是有一些关于颜色空间的基础知识，希望这能有所帮助。

- Casey Wilkins

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使用您提出的方法，您可以收集每个像素的Hue和亮度统计信息，然后计算每个像素的平均值和标准差。更高的标准差表示更多的多样性。

- Justin Morgan

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可以查看英文原文，
原文链接

- Fantius · Accepted Answer

您还希望缩略图能够代表视频内容。试试这个方法：创建N个候选缩略图（在视频中等距离分布），通过对候选缩略图进行平均处理，创建一个平均缩略图，然后选择与平均缩略图最接近的实际缩略图。