Rubyとimagemagickで画像のエントロピーを取得または計算する

Question

Rubyでimagemagick、好ましくはmini_magicを使って "エントロピー"を見つける方法は？私は大きなプロジェクトの一環としてこれを必要とします。画像に「面白さ」があり、それを切り抜くにはです。

image = Image.open('example.png') 
histogram = image.histogram() # Fetch a list of pixel counts, one for each pixel value in the source image 

#Normalize, or average the result. 
for each histogram as pixel 
    histogram_recalc << pixel/histogram.size 
endfor 

#Place the pixels on a logarithmic scale, to enhance the result. 
for each histogram_recalc as pixel 
    if pixel != 0 
    entropy_list << log2(pixel) 
    endif 
endfor 

#Calculate the total of the enhanced pixel-values and invert(?) that. 
entropy = entroy_list.sum * -1 

これは式entropy = -sum(p.*log2(p))に変換します：

は、私は次の擬似コードを与える良い example in Python/Djangoを見つけました。

私の質問：Django/Pythonコードを正しく解釈しましたか？どうすればルビのmini_magickでヒストグラムを取得できますか？

最も重要な質問：このアルゴリズムは最初に良いですか？あなたは画像の（部分）の "エントロピー"または "変化するピクセルの量"または "グラジエントの深さ"を見つけるのに良い方をお勧めしますか？

：a.o.を使用します。 IMAGE_DATAがRMagick::Imageある

# Compute the entropy of an image slice. 
def entropy_slice(image_data, x, y, width, height) 
    slice = image_data.crop(x, y, width, height) 
    entropy = entropy(slice) 
end 

# Compute the entropy of an image, defined as -sum(p.*log2(p)). 
# Note: instead of log2, only available in ruby > 1.9, we use 
# log(p)/log(2). which has the same effect. 
def entropy(image_slice) 
    hist = image_slice.color_histogram 
    hist_size = hist.values.inject{|sum,x| sum ? sum + x : x }.to_f 

    entropy = 0 
    hist.values.each do |h| 
    p = h.to_f/hist_size 
    entropy += (p * (Math.log(p)/Math.log(2))) if p != 0 
    end 
    return entropy * -1 
end 

：以下の答えが提供するリソースは、私は、作業コードを思い付きました。

これは、smartcropper gemで使用されています。これは、スマートスライスや画像の切り抜きを可能にします。ペーパークリップ。

Answer 1

エントロピーがここで説明された（MATLABソースと、うまくいけば、定性的な説明ができます）：

Introduction to Entropy (Data Mining in MATLAB)

より正式な説明については、以下を参照してください

"Elements of Information Theory" (Chapter 2)を、カバーとトーマス

で

Answer 2

facets's Array#entropy

require 'facets' 
puts File.read('path/to/image.png').chars.entropy