Paghambingin ang Mga Larawan

Madaling pagtabihin at paghambingin ang dalawang larawan at makita ang mga pinagkaiba

100% libre Walang kailangang i-install Ligtas at pribado

Pinagkakatiwalaan Ng

I-rate ang tool na ito

5.0/5 · 1 boto

Lahat ng metadata app sa isang lugar

Sampung app para magbasa, mag-edit, mag-alis, mag-extract at magkumpara ng mga nakatagong datos sa loob ng iyong mga file.

Tingnan lahat ng metadata app Buksan ang Workspace

Mabilisang pagtingin sa paghahambing ng larawan

Ano ang sinusukat ng app bago ka may idagdag.

9 mga paraan ng paghahambing na mapagpipilian, Butteraugli ang default

2 mga larawan sa bawat paghahambing, ang reference at ang tinitingnan mo

7 mga format ng larawan na tinatanggap, mula JPG hanggang TIFF

1 ulat na maaari mong i-export bilang PDF, nang libre

Siyam na paraan para ihambing ang mga larawan, hindi lang isa

Ihambing ang mga larawan gamit ang paraan na akma sa tanong na gusto mong sagutin. Nag-aalok ang app ng 9 na algorithm sa paghahambing, mula sa perceptual measures na ginagaya kung paano nakikita ng mata ang pagbabago hanggang sa pixel measures na binibilang ang bawat nabagong tuldok.

Butteraugli ang default. Tinatantiya nito ang pagkakaiba tulad ng nakikita ng tao, kaya mataas ang score kapag kapansin-pansin ang pagbabago at mababa kapag hindi halos mapapansin.

Mahalaga ang direksyon tulad ng bilang. Sinasabi ng SSIM, NCC at PSNR kung gaano magkahawig ang dalawang larawan, kaya mas mataas na numero ay mas malapit na tugma. Sinasabi ng Butteraugli, LPIPS, AE, MAE at RMSE kung gaano kalayo ang pagitan nila, kaya mas mababang numero ang mas malapit na tugma. Ang PDC ay basta binibilang lang ang mga pixel na nagbago.

Itinatakda ang method, highlight color at threshold sa pangalawang hakbang, bago patakbuhin ang paghahambing.

Butteraugli ang default. Ang threshold ay para lang sa pixel-based na mga paraan.

Hanapin ang pagkakaiba sa pagitan ng dalawang larawan

Hanapin ang pagkakaiba sa pagitan ng dalawang larawan at ibinabalik ng app ang difference map: ang pangalawang larawan na may markang kulay sa bawat nabagong bahagi. Ang tinanggal na object, inayos na mukha o inilipat na logo ay lilitaw bilang maliwanag na bahagi sa isang kung hindi ay tahimik na frame.

Mayroong 8 highlight color: pula, berde, asul, dilaw, kahel, lila, itim at puti. Pula ang default dahil malinaw ito sa karamihan ng larawan, pero ang larawang maraming pula ay mas madaling suriin sa berde.

Para sa mga pixel based na method, ang threshold ang nagtatakda kung gaano kalaki dapat ang pagbabago bago ito mabilang, sa scale na 0 hanggang 100. Nagsisimula ito sa 4, na nag-aalis ng bahagyang compression noise sa mapa habang nakikita pa rin ang totoong mga edit.

LPIPS lang ang method na nagbabalik ng score na walang difference map. Ang iba pang 8 ay nagbibigay pareho.

Bawat binagong bahagi ay ipinapakita sa kulay na pipiliin mo, pula maliban kung babaguhin mo ito.

Basahin ang ulat sa paghahambing ng larawan

Bawat paghahambing ay nagtatapos sa isang ulat. Nagsisimula ito sa similarity reading para sa method na pinili mo, kasunod ang difference map, at pagkatapos ang mga numerong pinagbatayan ng reading.

Ang mga method na gumagana per color channel ay nag-uulat ng pula, berde at asul sa sarili nilang linya pati isang pinagsamang numero, kaya lilitaw ang color cast bilang nag-iisang channel na gumalaw. Sinasabi rin sa ulat kung gaano kalaking bahagi ng kabuuang mga pixel ang nagkaiba.

Ipinapantay ng File Details ang pangalan, laki, sukat at file type ng parehong larawan nang magkatabi. Madalas dito agad nahuhuli ang resize o panibagong compression bago ka pa tumingin sa anumang score.

Sine-save ng Export PDF ang buong ulat bilang isang file, libre, nang walang kahit anong kailangang i-upgrade muna.

Aling method ang dapat mong gamitin sa paghahambing ng mga larawan

Libre ang lahat ng 9 at lahat sila ay tumatakbo sa parehong dalawang larawan. Nagkakaiba sila sa ibig sabihin ng numero.

Paraan	Ano ang sinusukat nito	Mas mataas ay mas magkahawig
Butteraugli	Nakikitang pagkakaiba ayon sa paningin	Hindi
LPIPS	Natunang perceptual similarity	Hindi
SSIM	Structural similarity	Oo
AE	Ganap na pixel error	Hindi
MAE	Average na pixel error	Hindi
NCC	Correlation ng pixel values	Oo
PSNR	Signal to noise ratio	Oo
RMSE	Root mean squared error	Hindi
PDC	Bilang ng magkakaibang pixel	Hindi

Nagbabalik ang Butteraugli, LPIPS at SSIM ng iisang pinagsamang score, kaya hindi naaangkop sa kanila ang color threshold at nakatago ang control hanggang lumipat ka sa isa sa mga pixel based na method. LPIPS din ang tanging method na walang difference map. Lahat ng iba pang method ay may ibinabalik na mapa at set ng per channel values kasama ng score nito.

Kailan sulit ang isang paghahambing ng larawan

Tatlong sitwasyong may dumarating na dalawang bersyon ng isang larawan na walang paliwanag kung ano ang binago.

Forensics at pagiging tunay

Dapat magkatugma ang dalawang kopya ng isang litrato. Kapag hindi, ipinapakita ng difference map kung aling bahagi ng frame ang ginalaw at sinasabi ng score kung gaano kalayo ang ipinagbago.

Suriin ang Epekto ng Compression sa Kalidad ng Imahe

Laging may kapalit ang mas maliit na file. Ihambing ang compressed na kopya sa orihinal at sasabihin ng mga numero kung ano ang kabayaran ng pagtitipid, sa halip na iasa lang ito sa mata.

Design at mga review round

Bihira magkaiba sa inaasahan ang dalawang export ng iisang layout. Ipinapakita ng mapa kung aling mga pixel ang gumalaw, kaya sapat na ang isang tingin para sa pag-review sa halip na isa pang taong titingin.

Sa iyo pa rin ang mga larawan mo

Ang mga larawang inihahambing dito ay kadalasang ebidensya, hindi pa pinalalabas na gawa, o mukha ng ibang tao. Ganito namin hinahawakan ang mga ito.

Naka-encrypt habang nasa paglipat

Dumaan sa naka-encrypt na koneksyon ang parehong larawan. Ang link na nagbabalik ng resulta ay ginagawa nang random, kaya hindi ito mahuhulaan ninuman na hindi ito ibinigay sa kanya.

Walang human access

Walang nagbubukas, nagbabasa, o kumokopya ng mga larawang ihinahambing mo, dahil ganap na awtomatiko ang paghahambing. Hindi sila ginagamit para sanayin ang mga AI model, at nananatili sa iyo ang karapatang-ari.

Sumusunod sa GDPR

Nasa Europa ang mga server na gumagawa ng proseso, pinapatakbo ng isang pinangalanang German controller, sa ilalim ng data processing agreement na maaari mong i-download.

Paano mag-compare ng mga larawan

Mag-upload

Idagdag ang unang larawan. Ito ang reference na pagbabatayan ng pangalawa.
Idagdag ang pangalawang larawan

Idagdag ang larawang gusto mong suriin kung may mga pagbabago.
Pumili ng method

Piliin ang comparison model.
Ihambing

Simulan ang paghahambing. Susuriin ang parehong larawan at ibabalik ang isang similarity score.
Suriin

Tingnan ang naka-highlight na mga pagkakaiba sa pagitan ng dalawang imahe.

FAQ sa paghahambing ng larawan

Paano ko maihahambing ang dalawang larawan?

Idagdag ang unang larawan bilang reference at ang pangalawa bilang larawang gusto mong suriin, pumili ng comparison method, at simulan ang paghahambing. Ang ibabalik ay isang similarity score, isang difference map na may markadong mga binagong bahagi na may kulay, at ang mga numerong nasa likod ng dalawa. Walang kailangang i-install at walang account na kailangang buksan.

Paano ko mahahanap ang pinagkaiba ng dalawang larawan?

Idagdag ang dalawang larawan at basahin ang difference map. Ipinapakita nito ang pangalawang larawan na may bawat binagong bahagi na pininturahan sa kulay na pinili mo, kaya makikita agad ang inalis na object, inayos na detalye, o nalipat na logo. Ipinapakita rin sa ulat kung anong bahagi ng mga pixel ang magkaiba, kaya nagiging numero ang dating hinala lang.

Maaari ko bang ihambing ang dalawang larawan para sa similarity?

Oo. Bawat paghahambing ay may kasamang score. Ang SSIM, NCC, at PSNR ay mga similarity measure, kaya mas mataas na numero ay ibig sabihing mas magkahawig ang dalawang larawan. Ang Butteraugli, LPIPS, AE, MAE, at RMSE ay mga difference measure, kaya mas mababang numero ay mas malapit na tugma. Ang PDC ay nag-uulat ng simpleng bilang ng mga pixel na nagbago.

Aling method ang dapat kong gamitin para ihambing ang mga larawan?

Butteraugli ang default at bagay ito sa karamihan ng larawan, dahil tinatayang nito ang pinagkaiba sa paraang nakikita ng tao. Gamitin ang SSIM kapag gusto mo ng structural similarity figure sa pagitan ng 0 at 1. Gamitin ang PDC kapag gusto mo ng bilang ng mga pixel na nagbago sa halip na paghusga kung paano sila tingnan.

Maaari ba akong maghambing ng mga larawang magkaiba ang laki?

Itinatapat ng paghahambing ang dalawang larawan pixel sa pixel, kaya pinakamainam kapag pareho sila ng sukat. Walang automatic alignment step. Ipinapakita sa File Details table ang sukat ng parehong file, kaya madaling makita kung hindi tugma, at ang pag-scale ng kopya pabalik sa orihinal na sukat bago ihambing ay nagbibigay ng pinakamalinaw na resulta.

Aling mga image format ang maaari kong ihambing?

JPG, JPEG, PNG, WebP, GIF, BMP, at TIFF. Hindi kailangang pareho ang format ng dalawang larawan, kaya maaaring ihambing ang isang PNG sa JPG ng parehong larawan.

Maaari bang maghambing ng mga larawan ang ChatGPT?

Maaaring ilarawan ng isang assistant ang nakikita nito sa dalawang larawan, pero hindi nito sinusukat ang mga ito, at ang pagtanong nang dalawang beses ay maaaring magbigay ng dalawang magkaibang sagot. Ang app na ito ay nagpapatakbo ng isa sa 9 na pinangalanang algorithm, nagbabalik ng score na maaari mong ulitin, minamarkahan ang bawat binagong bahagi sa isang mapa, at ini-export ang resulta bilang PDF na maaari mong ibigay sa ibang tao.

Libre ba ang paghahambing ng mga larawan online?

Oo. Libre ang maghambing ng mga larawan at hindi kailangan ng account. Bawat larawan ay maaaring hanggang 75 MB, at puwedeng itaas ng paid plan iyon sa 8 GB.