从图像中获取和比较物体的颜色

我的目标是确定物体的颜色。并做一个分类，例如一些蓝色，一点点深蓝色或浅蓝色可以归类为一种类型 - 蓝色。我有一些模板对象图像。其中有很多。我想要的是手动分组这些图像。例如有些物体有蓝色的文字，但有些区域是黄色的等。首先我通过一些算法将它们手动分组，然后通过计算机对每个组进行分析以进行特征提取。然后，当从摄像机获取随机选择的对象的视频或图像时，我想正确识别它的组。我该怎么做？应该提取哪些特征以及如何比较它们？我正在考虑HSV中色调平面的直方图。但不知道从该直方图得到什么特征，然后将其与另一个（来自模板图像）进行比较从图像中获取和比较物体的颜色

编辑1：应该分类的图像的示例，稍后将发布更多，如果需要的话。 image example

来源

2011-08-02 maximus

我们可以看到您想分类的图像的一些样本吗？ – koan

@koan：是的，只有图像，但现在不能制作更多图像，如果需要的话，稍后会做。 – maximus

这是一件好事，以模仿人类感知使用LAB色彩空间。
http://en.wikipedia.org/wiki/Lab_color_space
这是因为这个颜色空间中的欧几里德度量表示颜色之间的感知距离，即它们有多接近。 10 您应该按照A，B进行聚类，忽略亮度的L值。

来源

2012-01-06 18:40:10

在不同的光照条件下使用HSV会非常棘手。在外面尤其如此，阴影比阳光区域要蓝得多。

理想情况下，您可以使用色调和饱和度组件并忽略该值组件。这将使之间的浅蓝色和深蓝色的非常小的距离：

DIST = SQRT（（H1 - H2）^ 2 +（S1 - S2）^ 2

的疑难杂症的是，色调实际上是连续尺度（如一个角）。255和0之间的差异只应1.

来源

2011-11-17 02:44:42 Jeffeb3

从图像中获取和比较物体的颜色

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