Лучший способ сопоставления изображений в режиме реального времени

---

Нужна твоя помощь. Ладно, ребята, позвольте мне объяснить. Например, я играю в hv. Это 500х500 пикселей. показывает случайные картинки. Когда появится точное изображение улыбающейся Собаки, вам нужно нажать пробел в 1 секунду.

Поэтому в основном мне нужен самый быстрый, самый надежный, самый эффективный (с точки зрения производительности) способ:

Сканируйте эту область размером 500х500 в режиме реального времени(один-десять раз в секунду). Если изображение внутри этой области является точным изображением улыбающейся собаки - нажмите пробел. Если изображение вторгается в эту область чем - то другим- ничего не делайте. Итак, ребята, как бы вы это сделали, чтобы быть как можно более быстрым, надежным и эффективным(с точки зрения производительности)?

Should i compare scan area to target image pixel by pixel? or should i for example compare percentage of particular colour? or maybe i should take screenshot of scanning area and shrink it down to 50x50 pixels before comparison, and compare it to shrinked down target image, so it would be faster? or maybe it is better to not shrink them down, but to compare every 10th or 5th pixel and do it gradualy(compare first pixel, if it is same as target image - then compare second pixel. if it is not, wait till next image, or next scanning event and scan 1st pixel again)? Would shrinking down drastically slow down whole process or no? If shrinking is good tool to use in my case, then what shrinking algorythm woudld be fastest? What do you think? Which pixel counting algorythm to use? One by one? But pls remember, it should work in real time!

Ты в advnace. Если это возможно, пожалуйста, добавьте полу подробное объяснение в ваши ответы, например, какой язык вы будете использовать, какую библиотеку, какую функцию и т. д :)

EDIT:нашел интересную идею, что вы об этом думаете?

- У меня есть идея, которая может сработать, и, скорее всего, очень быстро. Вы можете субсэмплировать изображение, скажем, с разрешением 80x60 или сопоставимым, и преобразовать его в серую шкалу (после субсэмплирования это будет быстрее). Обработайте оба изображения, которые вы хотите сравнить. Затем запустите нормализованную сумму квадратов разностей между двумя изображениями (изображение запроса и каждое из БД) или еще лучше нормализованную перекрестную корреляцию, которая дает ответ ближе к 1, если оба изображения похожи."

Кроме того, мне нужно это приложение для работы на windows и mac os.

Что я уже пробовал:

-------------------------------------------------------

---