有哪些不同的选项和解决方案(软件)可以帮助区分专业(好的)和业余(坏的)照片?
标准可以是对比度、清晰度、噪声、压缩伪影的存在等。问题是，是什么工具决定了这一切(是机器，而不是人)。因为所有这些标准都可以用数学模型来表示，你认为呢?
或者换句话说-"馈送"工具1000张高质量的照片和1000张不合格的照片。而且机器本身已经识别出了区分好图像和坏图像的因素。
这是一个相当模糊的问题定义。你唯一拥有的就是1000张高质量的照片和1000张不合格的照片。然而，您的应用程序非常具体，我怀疑(但我不确定)您将找到这样的软件。
如果不查看图像并进行一些测试，也很难说对比度/伽马是否足以正确地对它们进行分类。
你能做的，如果你知道一点matlab/python/C编码，是使用一些现有的库来尝试解决你的问题。我帮不了你，因为这本身就是一项相当繁琐的工作，但是，我可以给你一些见解。
要定义你的问题，你需要:
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输入:1000张pro图像，1000张std图像
您可以将其表示为2000张图像和2000个二进制向量(1表示pro, 0表示std)
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特性
Images本身可能无法提供足够的信息。你能做的是从图像中提取特征。这一步被称为特征提取，是计算机视觉中的一个开放研究领域。有几个特征提取器在那里，你可以尝试几个最常用的，如HoG或SIFT(看看这里的例子)。
这个特征提取器将为每个图像提供一个
1xM数值向量。对于N图像，您有一个由N图像及其描述符组成的NxM矩阵。 分类: 一旦你设法从图像中提取特征，有
X = NxM data和y = label binary vector，你可以使用任何机器学习算法，如深度神经网络，随机森林，支持向量机，或任何其他的，来训练你的数据，并在以后分类。
把所有的东西放在一起，你可能会得到不错的结果。
这是专业摄影师vs业余摄影师还是设备分类?我是说，就像区分DLSR照片和手机照片一样。或者这是在区分使用DLSR的业余爱好者和使用相同设备的专业人士吗?或者，我们最后讨论的是photoshop编辑吗?
在设备的情况下，我认为应该考虑的特征是噪音，对比度，色域。在摄影师技能的情况下，你可能不得不根据边缘表示、自然场景度量等来查看特征。
但是，您需要创建一个数据矩阵，然后在其上运行机器学习分类算法，并希望找到一些特征。
你是在为人类还是为机器人制作或寻找艺术?一张好照片的定义是主观的。在一个人看来可能是垃圾的东西，在另一个人看来却是天才。试图把它变成一个方程式，就是要求人工智能接管人类。
我的评价不是很苛刻。我的学位是美术，绘画。我花了很多时间和精力去思考图像。对我来说，这是一个奇迹，一个孩子如何能创造出一个看似轻率的形象，但在我的认知中却是一个突破。相反，你可能工作了几个小时，一天，几个月甚至几年，然后感觉结果就是不达标。
摄影是一项巧妙的发明，因此所有的摄影都是惊奇的源泉。
然而，我同意你的观点。有些照片确实令人印象深刻。我认为，如果我们作为程序员来处理这个问题，那么我们所寻求的是"喜欢"或"页面浏览量"或其他从许多人那里获得计数的方法。我知道这不是你想要的答案，但我认为你找不到更好的答案了。我祝你的探索顺利。如果你想在技术上判断一张照片，那么物理的边缘应该是你的目标。目前主要是无反光镜相机和3d成像。