从图像中获取和比较对象的颜色答案

【问题标题】：Getting and comparing object's color from image从图像中获取和比较对象的颜色
【发布时间】：2012-01-07 02:40:10
【问题描述】：

我的目标是确定物体的颜色。并进行分类，例如一些蓝色、一点点深蓝色或浅蓝色可以归为一类——蓝色。我有一些模板对象图像。其中有很多。我想要的是手动对这些图像进行分组。例如有些物体有蓝色的文字，但有些区域是黄色的等等。首先通过一些算法我手动将它们分组，然后每个组都应该通过计算机进行分析以进行一些特征提取。然后从相机获取随机选择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？我在考虑 HSV 中色调平面的直方图。但不知道从该直方图中获取哪些特征，然后将其与另一个（来自模板图像）进行比较

编辑 1：应分类的图像示例，稍后将在必要时发布更多。 image example

【问题讨论】：

我们可以看一些你想分类的图片样本吗？
@koan：是的，只有图像，但现在不能制作更多图像，如果需要，以后会做。

标签： computer-vision

【解决方案1】：

使用 LAB 色彩空间来模拟人类感知总是好的。
http://en.wikipedia.org/wiki/Lab_color_space
那是因为这个颜色空间中的欧几里得度量代表了颜色之间的感知距离，即它们的接近程度。
您应该按 A、B 聚类并忽略 L 值，即亮度。

【讨论】：

【解决方案2】：

HSV 可能很难在不同光线条件下使用。在室外尤其如此，那里的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而忽略值组件。这会使浅蓝色和深蓝色之间的距离非常小：

dist = sqrt((h1 - h2)^2 + (s1 - s2)^2

问题在于色调实际上是一个连续的比例（如角度）。 255和0的差应该只有1。

【讨论】：