JoyReactor - смешные картинки и другие приколы: комиксы, гиф анимация, видео, лучший интеллектуальный юмор.

Коралловый лес

Развернуть

Комментарии 1830.09.202311:01ссылка

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.

$■ Demo application ImageHash □ X : [[«*>■ Dl ^ [□] . {o}6 I (2) < AverageHash DifferenceHash Perceptual Hash Browse Load Clear 73051550389305359 1112177781819418778 14419936282921065570 AverageHash DifferenceHash PerceptualHash Browse Load Clear 73051550389305359 1112177781817321882$

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:

□ SELECT a,b FROM ( SELECT TOP 200 a,b FROM test ORDER BY a DESC) SQ ORDER BY a ASC .00 % - И Результаты ijl Сообщения a b 1 ! 6999800 ! 6964075964389932 2 6999801 16589863736228552 3 6999802 5026461835299065 4 6999803 43764015194280080 5 6999804 62220703321801248 6 6999805

Изменим одно из значение на реальный хэш с картинки выше. И посмотрим сколько надо времени чтобы её найти.

SET STATISTICS TIME ON select * from test where b=73051550389305359 JO % - IS Pe3yjibTaTbi ill Coo6mehMH A B 1 2000000 73051550389305359,баянометр,разработка,длиннопост

SET STATISTICS TIME ON select from test where b-73051550389305359 .00 % - Щ Результаты Ф Сообщения Время синтаксического анализа и компиляции SQL Server зремя ЦП = 0 мс, истекшее зремя = 0 мс. Зремя работы SQL Server: Зремя ЦП = 0 мс, затраченное зремя = 0 мс. Зремя синтаксического анализа

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:

■ Demo application ImageHash AverageHash DifferenceHash PerceptualHash Load Clear 9205852151309271098 16177214717387634018 18072312633476747566 Browse AverageHash DifferenceHash PerceptualHash Browse Load Clear 9205852151334436986 17913352390918829410

Либо яркость на картинке выкручена на максимум, как тут:

' uemo application imagenasn i AverageHash 73051550389305359 DifferenceHash 1112177781819418778 Perceptual Hash 14419936282921065570 89% 97% Browse Load Clear Calculate AverageHash ■ DifferenceHash Perceptual Hash Browse Load Clear 218292640519487501

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.

|SET STATISTICS TIME ON DECLARE @b Bigint = 73051550389305359 select from test where 64 Bit_Count(b @b)) 100 64)>92 100 % - ® Pe3>^bTaTbi ill Coo6mehMH A B 1 ! 100 218292640519487501 2 2000000 73051550389305359,баянометр,разработка,длиннопост

SET STATISTICS TIME ON DECLARE @b Bigint = 73051550389305359 select from test where ((64 - Bit_Count(b A @b)) 100 / 64)>92 .00 % - Щ Результаты Ф Сообщения Зремя скятахскчесхого анализа и компиляции SQL Server: время ЦП = 0 мс, истекшее время = 0 мс. Зремя работы SQL Server: Зремя ЦП = 0

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.

Развернуть

Комментарии 4428.09.202313:45ссылка

sepofowa

Данься

Центр национального геопарка Чжанъе известен необычными цветами гладких, острых скал, высотой несколько сотен метров. Они образованы отложениями песчаника и других полезных ископаемых, которые формировались здесь в течение 23 миллионов лет.