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Algoritmo para detectar la orientación de la foto (3)
Muchas fotografías de cámaras digitales de consumo son de personas, que podrían usarse para orientación. La detección de rostros es un área de investigación bien estudiada. La detección básica de rostros le daría un rectángulo cuyo lado más largo debería ser la dimensión vertical. Además, si puede detectar los ojos / la boca, debe poder elegir la orientación correcta del rectángulo.
Muchas otras fotografías son instantáneas turísticas, donde el cielo está arriba y es azul, y el suelo está verde y abajo.
Me gustaría rotar fotos automáticamente, incluso cuando los metadatos EXIF sobre la orientación de la imagen no están disponibles.
¿Hay algún buen algoritmo para detectar la orientación de una foto? Las imágenes son fotografías de una cámara digital. El algoritmo no tiene que funcionar a la perfección, pero cualquier reducción en la cantidad de interacción humana necesaria para rotar adecuadamente las fotos sería un beneficio.
Encontré estos dos artículos sobre el tema:
- Preclasificación para la orientación automática de la imagen (2006)
- Un enfoque probabilístico para la detección de orientación de imágenes a través de la integración basada en la confianza de las señales semánticas y de bajo nivel (2004)
Se aprecian los consejos para otras investigaciones y especialmente las implementaciones.
Si las imágenes no son cuadradas, puede suponer que las imágenes predeterminadas son más anchas que altas. Si ese es el caso, determinar si necesita rotar es simplemente una cuestión de comparar la relación de aspecto y la rotación para reorientar a la predeterminada. Aunque puede terminar con imágenes boca abajo.
Solo pude encontrar http://sourceforge.net/projects/rotator/ .
Utilicé un conjunto de prueba de fotos de vacaciones que comprendía 70 imágenes y alrededor de 18 requerían rotación.
Después de procesar con la configuración predeterminada, hubo 20 rotados o no rotados por error.
No es un gran resultado.