оптическая иллюзия голограмма рыбка mp4 гифки
Псевдоголограмма, полученная с помощью техники иллюзионизма "Призрак Пеппера".
баянометр разработка длиннопост
Данный пост создан исключительно с целью продемонстрировать, что реактор может иметь встроенный баянометр приемлемой функциональности без существенных затрат на его реализацию и сервера. Он ни в коем случае не пытается бросить тень на существующий баянометр от ExtraDj - вполне возможно его баянометр в сто раз круче (я не знаю).
Я совсем недавно начал создавать посты на реакторе, но уже успел ощутить всю проблематику поиска повторяющегося контента на этом ресурсе. И задумался о том, как много времени реактор мог бы сэкономить постерам, имей он встроенный баянометр. Сколько человек не смогли преодолеть сложности размещения контента на реакторе и сколько перестали это делать из-за большого количества времени, которое на это требуется (сужу исключительно по себе).
А недавно ещё и получил разрешение от Вождя. Что ж, доступа к коду сайта и базе у меня нет. Выкачивать весь его контент, чтобы собрать отдельный баянометр я особо желанием не горю. Но могу, по крайней мере, разобраться в ситуации и продемонстрировать Proof of concept.
Я дотнетчик по большей части, поэтому технологии используются соответствующие. Вряд ли технологии, которые используются реактором, имеют какие-то существенные ограничения чтобы справиться с этой задачей.
Итак. Перцептивный хэш - похоже, то, что нам нужно. Проблема распространенная, поэтому сразу же нашлась библиотека, которая этот хэш считает - по крайней мере эту рутину писать не придётся. Как будто мы ещё ничего не сделали, а решение уже готово. Протестируем.
Первый кадр из видео. Разрешение 720х1280 против 320х568.
AverageHash и PerceptualHash - абсолютно одинаковые цифры. А это значит, что если вы сохраните этот хэш в БД рядом с картинкой, вы легко сможете достать по нему запись о картинке. Похоже баянометр в простейшем виде уже готов.
Извлечение данных. Т.к. некоторые реакторчане ссылались на проблему поиска в большом количестве данных, нужно протестировать и это. Приблизительно 7000000 картинок есть на реакторе. Возьмём MS Sql server. Создадим таблицу с 7000000 записей со случайными цифрами в качестве хэша. Чтобы всё было по-честному:
Изменим одно из значение на реальный хэш с картинки выше. И посмотрим сколько надо времени чтобы её найти.
 |  |
По-моему проблем тут нет.
Дальше. Что если картинка немного отличается от оригинала. Например нам надо сравнить первый кадр видео с гифкой. Гифка, будет иметь кучу артефактов и, возможно, другой начальный кадр. Как тут:
Либо яркость на картинке выкручена на максимум, как тут:
Хэши не совпадают. Всё пропало? Не совсем. Обратите внимание на подсчёт "похожести" хэшей внизу картинок. Всё что нам нужно сделать, чтобы начать находить не только идентичные картинки, но ещё и похожие - это перенести логику подсчёта похожести в запрос к БД. Получим.
 |  |
Теперь по затратам времени и ресурсов. На этот Proof of concept ушло несколько часов - большая часть на подготовку и написание поста. Добавить его на любой свой сайт я могу за несколько часов. Нагрузку на сервер вы можете видеть в статистике запроса к БД. По-моему скромному мнению - она никакая. А если учесть, что эти запросы будут редкими - только при создании новых постов, то ими вообще можно пренебречь. Железу, на котором запущен sql сервер более пяти лет. Более того, пять лет назад это был бюджетный домашний комп.
Отличный комментарий!