Там рассказывали, просто я не всегда посещал эти и другие лекции, а изучал весь материал в ночь перед экзаменом, именно поэтому оценки начинались с удовлетворительно )). Какой треш в голове? о чём речь? Я уже три раза полностью переписывал код этой программы, сначала она просто тупо сравнивала блоки 4х4 пикселя по всем 3 каналам(т.е. если все значения R и R1,G и G1,B и B1 близки в сравниваемом блоке, то нашли нужный блок), увеличивая этот блок с 4х4 до 5х5 или больше в зависимости от схожести пикселей между собой внутри этого блока, потом выделяла в обоих картинках все похожие(я ещё называю их монотонными) области и каждой такой области присваивала свой номер и координаты, потом пыталась найти такие же области на второй картинке(кстати пример работы того о чём я расказываю есть на том скриншоте, который я выложил, находятся по середине и сейчас не используются, там похожие области выделяются одинаковым цветом, как видно на картинке способ не эффективен
), а зоны которые возникали между ними(в принципе получались контуры объектов) сравнивала сеткой 16х16, ..... всё меня опять понесло, нет смысла сейчас описывать, тем более как вы правильно заметили своим языком, то что уже не функционирует. Если тема так и не угасает и вы такой большой знаток её, можете сказать какие алгоритмы существуют в контексте 3D-реконструкции,
может что то пригодится и мне?
Добавлено спустя 55 минут 15 секунд:Кстати, я месяц назад думал о применении для сравнивания двух участков картинки алгоритмов, которые задействованы в программах оценки качества сжатия кодеков, например h__p://compression.ru/video/quality_measure/video_measurement_tool.html. Особенно заинтересовал относительно новый алгоритм SSIM использующий яркость изображения (Y) h__p://en.wikipedia.org/wiki/SSIM. Он выдаёт результат сравнения оригинального кадра и сжатого кодеком от 0 до 1(для оценки качества сжатия кодеков он используется следующим образом, если результат одного из кодеков в каждом кадре в среднем 0.925, а другого 0.870, при этом размер видео одинаковый, то первый кодек приблизился к оригиналу не сжатого изображения ближе). Может этот алгоритм будет полезен и нам?