ну это overthinking всё-таки =)
первый этап — наличие любой метрики в разрезе пикселей (координаты и «цветовое расстояние» отличающихся пикселей).
от пикселей легко можно перейти к знакоместам: скажем, получить количество ошибок в знакоместе.
уже этого будет достаточно. а чтобы учитывался вес каких-либо регионов — это просто ещё один дополнительный уровень коэффициентов/поправок в разрезе тех же знакомест: скажем, каким-либо фильтром выделяем «значимые области» — приводим к тому же списку «значимих знакомест» и в итоге сталкиваем две метрики «кол-во ошибок в знакоместе» и «значимость знакоместа», «значимость» будет, скажем, работать как коэффициент — и для всей картинки вцелом получим метрику с учётом значимости.
Дальше я застопорился. Чтобы использовать метрику различий конверсии и оригинала, необходимо задавать вес областей, либо просто приоритетные области. Тут уже без кастомных тулзов не обойтись. Кстати, кажется, нечто подобное делал introspec , брутфорся bb.
да, я тоже на слух не понял. но про дему и ретрокомпутеры мы с ним-таки поговорили. он сказал что с Atari начинал. но чисто как музыкант (там самый цивильный midi и звук был до Amiga).
Не было такого :) Мы потрещали с Беном Уоткинсом за сценой потом, я сказал ему что у него клевые OST'ы к фильмам и спросил, че нового он пишет. На слух я так и не понял, что такой «Айн Скай», на чем диалог и закончился :) Только потом через пару лет, когда началась рекламная кампания Iron Sky и появился трек Juno Reactor & Laibach, я догнал.
На концерте Juno Reactor В ПЕРМИ, где я сам лично был. Виджеили москвичи конечно, и как говорит Дюша, наверняка этот кусок у них валяется на винте как randomyoutubevideo.avi, но я кончил конечно тогда. Да, это кусок с гритсами.
Сиськи и чанки — вот мои духовные ориентиры в демо, хоть я и согласен с основным посылом.
предпросматривай
первый этап — наличие любой метрики в разрезе пикселей (координаты и «цветовое расстояние» отличающихся пикселей).
от пикселей легко можно перейти к знакоместам: скажем, получить количество ошибок в знакоместе.
уже этого будет достаточно. а чтобы учитывался вес каких-либо регионов — это просто ещё один дополнительный уровень коэффициентов/поправок в разрезе тех же знакомест: скажем, каким-либо фильтром выделяем «значимые области» — приводим к тому же списку «значимих знакомест» и в итоге сталкиваем две метрики «кол-во ошибок в знакоместе» и «значимость знакоместа», «значимость» будет, скажем, работать как коэффициент — и для всей картинки вцелом получим метрику с учётом значимости.