使用Ruby和imagemagick获取或计算图像的熵

Question

如何在Ruby中使用imagemagick（最好是mini_magic）查找“熵”？我需要这个作为更大项目的一部分，在图像中发现“有趣”，以便剪裁它。

我找到了一个好example in Python/Django，这给下面的伪代码：

image = Image.open('example.png') 
histogram = image.histogram() # Fetch a list of pixel counts, one for each pixel value in the source image 

#Normalize, or average the result. 
for each histogram as pixel 
    histogram_recalc << pixel/histogram.size 
endfor 

#Place the pixels on a logarithmic scale, to enhance the result. 
for each histogram_recalc as pixel 
    if pixel != 0 
    entropy_list << log2(pixel) 
    endif 
endfor 

#Calculate the total of the enhanced pixel-values and invert(?) that. 
entropy = entroy_list.sum * -1 

这将转化公式entropy = -sum(p.*log2(p))。

我的问题：我解释Django/Python代码是否正确？如何在ruby的mini_magick中获取直方图？

最重要的问题：这个算法是否有什么好处呢？你会建议一个更好的在图像的（部分）中找到“熵”或“变化像素数量”或“梯度深度”？

编辑：使用a.o.通过下面的答案提供的资源，我想出了工作代码：

# Compute the entropy of an image slice. 
def entropy_slice(image_data, x, y, width, height) 
    slice = image_data.crop(x, y, width, height) 
    entropy = entropy(slice) 
end 

# Compute the entropy of an image, defined as -sum(p.*log2(p)). 
# Note: instead of log2, only available in ruby > 1.9, we use 
# log(p)/log(2). which has the same effect. 
def entropy(image_slice) 
    hist = image_slice.color_histogram 
    hist_size = hist.values.inject{|sum,x| sum ? sum + x : x }.to_f 

    entropy = 0 
    hist.values.each do |h| 
    p = h.to_f/hist_size 
    entropy += (p * (Math.log(p)/Math.log(2))) if p != 0 
    end 
    return entropy * -1 
end 

哪里是IMAGE_DATA的RMagick::Image。

这在smartcropper gem中使用，其允许智能切片和裁剪用于例如图像的图像。回形针。

Answer 1

熵这里要解释（用MATLAB源，但希望定性的解释帮助）：

Introduction to Entropy (Data Mining in MATLAB)

对于一个比较正式的说明，请参阅：

"Elements of Information Theory" (Chapter 2)，由盖和托马斯

Answer 2

With facets's Array#entropy：

require 'facets' 
puts File.read('path/to/image.png').chars.entropy