Данный проект представляет собой реализацию алгоритма для выявления признаков постобработки изображения, предложенного в http://www.cs.dartmouth.edu/farid/downloads/publications/acm06a.pdf. Идея алгоритма заключается в сведении задачи анализа изображения к задаче поиска минимального нормализованного разреза в графе путём вычисления соотношений между пикселями изображения -- вершинами графа -- с использованием различных критериев и использование этих соотношений в качестве весов рёбер. Проект содержит скрипты cut.py, graph.py и logger.py. В скрипте graph.py реализован класс, отвечающий за работу с графом. Данный класс позволяет эффективно заполнять граф и приближенно искать оптимальный нормализованный разрез в графе. Скрипт cut.py содержит в себе методы, непосредственно реализующие алгоритм. Скрипт logger.py -- простой кастомный логгер. Метод is_fake прогоняет все критерии на поданном изображении, записывает карты изображения и результаты работы алгоритма в файлы. Метод is_fake_dir запускает выявление признаков постобработки на всех файлах каталога. В проекте также присутствуют юнит-тесты. Они содержатся в каталоге tests в скрипте unit_test.py.

Запускать необходимо скрипт cut.py. В качестве параметра он принимает имя каталога, в котором содержатся изображения.