Fonction de hachage sur une image
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Ferdyb
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Ferdyb Messages postés 3 Date d'inscription lundi 29 octobre 2012 Statut Membre Dernière intervention 30 octobre 2012 - 29 oct. 2012 à 16:09
Ferdyb Messages postés 3 Date d'inscription lundi 29 octobre 2012 Statut Membre Dernière intervention 30 octobre 2012 - 29 oct. 2012 à 16:09
A voir également:
- Fonction de hachage sur une image
- Fonction si et - Guide
- Image iso - Guide
- Comment agrandir une image - Guide
- Acronis true image - Télécharger - Sauvegarde
- Image de profil - Guide
2 réponses
Jio15
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Modifié par Jio15 le 29/10/2012 à 13:47
Modifié par Jio15 le 29/10/2012 à 13:47
Je serais toi, je prendrais des carrés de largeurTotale/x*largeurTotale/x pixels (on aura donc pour tout format le même nombre de carrés, ce qui permet de comparer des images de taille différente) dont je calculerais la moyenne des couleurs (moyenne des R, des G puis des B) puis la Hue de ces couleurs en tant qu'entier de 1 à 100 (et non 360, plus le nombre est faible plus la tolérance sera grande), puis de même pour la Brightness (même chose). Je concaténerais ensuite toutes les données obtenues (HUE1-BRIGHTNESS1-HUE2-BRIGHTNESS2...) (avec éventuellement un header pour supporter plusieurs tailles) en hachant le résultat
Je peux le faire en C# mais pas en Matlab, désolé.
Les paramètres que tu peux modifier sont :
-x : plus il sera grand, moins de détails tu sauvegarderas (=> plus de tolérance)
-l'échelle de la hue et de la brightness : plus elles seront grandes, plus la comparaison devra être exacte (=> moins de tolérance)
-le fait d'utiliser ou non la saturation (si oui, moins de tolérance)
Paramètres qui n'influent pas sur la tolérance :
-le mode de concaténation
-la présence ou non d'un header
-l'algorithme de hashage, l'utilisation ou non de sels
Note : si ton langage ne permet pas de déterminer la couleur hsl à partir du RGB, utilise l'échelle directement sur du RGB ou YUV (avec matriçage). Mais dans ce cas, un peu tout sera comparé en même temps.
Aides :
https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/3360-rgb-to-hsl
http://www.mathworks.fr/fr/help/images/ref/impixel.html
Je peux le faire en C# mais pas en Matlab, désolé.
Les paramètres que tu peux modifier sont :
-x : plus il sera grand, moins de détails tu sauvegarderas (=> plus de tolérance)
-l'échelle de la hue et de la brightness : plus elles seront grandes, plus la comparaison devra être exacte (=> moins de tolérance)
-le fait d'utiliser ou non la saturation (si oui, moins de tolérance)
Paramètres qui n'influent pas sur la tolérance :
-le mode de concaténation
-la présence ou non d'un header
-l'algorithme de hashage, l'utilisation ou non de sels
Note : si ton langage ne permet pas de déterminer la couleur hsl à partir du RGB, utilise l'échelle directement sur du RGB ou YUV (avec matriçage). Mais dans ce cas, un peu tout sera comparé en même temps.
Aides :
https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/3360-rgb-to-hsl
http://www.mathworks.fr/fr/help/images/ref/impixel.html
Ferdyb
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30 octobre 2012
Modifié par Ferdyb le 29/10/2012 à 16:09
Modifié par Ferdyb le 29/10/2012 à 16:09
merci pour la réponse...puis je savoir comment le faire en c#...vu que j'ai rien trouvé sur ce sujet donc un autre langage de programmation ne fra po d mal...ce qu'on ma demandé c'est faire une transformation à l'image en fouriier ou une autre transformation puis lui appliquer une quantification pour enfin appliquer la fonction de hachage SHA1...
voici les étapes que je dois suivre pour celà:
Étape de transformation (dct ou dwt ou....)
Étape d'extraction des caractéristiques
Étape de quantification
Étape de compression et cryptage
c'est les principales étapes de hachage perceptuel
voici les étapes que je dois suivre pour celà:
Étape de transformation (dct ou dwt ou....)
Étape d'extraction des caractéristiques
Étape de quantification
Étape de compression et cryptage
c'est les principales étapes de hachage perceptuel
