👩💻 Pixelator v2 — продвинутый инструмент для анализа изображений, который интегрирует RGB-анализ на уровне пикселей, перцептивную релевантность через цветовое пространство CIE-LAB и структурное обнаружение с помощью фильтров Собеля. Он превосходит традиционные методы (MSE, SSIM, LPIPS) по точности и эффективности, выявляя как мелкие изменения пикселей, так и значительные структурные модификации.
🔧 Ключевые особенности:
1⃣ Перцептивный анализ: Использование CIE-LAB для моделирования человеческого восприятия.
2⃣ Структурный контроль: Обнаружение изменений краёв с помощью фильтров Собеля.
3⃣ Высокая производительность: Подходит для задач безопасности и обнаружения дипфейков.
📂 Технические требования:
Python 3.7+
Библиотеки:
NumPy — для численных операций.
OpenCV — для обработки изображений.
scikit-image — для сложных операций с изображениями.
Matplotlib (опционально) — для визуализации результатов.
Установка:
pip install numpy opencv-python scikit-image matplotlib
📊 Демонстрация работы:
На примере изображения Lenna (изображение в посте) был изменён зелёный канал RGB всего на 1 пиксель. Изменение незаметно для глаза, но Pixelator v2 успешно зафиксировал эти отклонения, как видно на сравнении с картой SSIM.
💡 Pixelator v2 доступен на GitHub.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#OpenSource #Дипфейк #АнализИзображений #подделки