画像からオブジェクトの色を取得して比較する

Question

私の目的は、オブジェクトの色を決定することです。また、分類を行うこともできます。たとえば、青、少し濃い青または薄い青を1つのタイプ - 青に分類できます。私はいくつかのテンプレートオブジェクトの画像を持っています。それらの多くがあります。私が望むのは、この画像を手動でグループ化することです。たとえば、いくつかのオブジェクトは青色のテキストを持っていますが、黄色などの領域もあります。最初にいくつかのアルゴリズムを使用して手動でグループ分けし、各グループをコンピュータで分析していくつかの特徴抽出を行います。そして、ランダムに選択されたオブジェクトのビデオまたはイメージとしてカメラから取得している間、私はそれが正しくグループであることを特定したいと思います。どうしたらいいですか？どの機能を抽出する必要があり、どのように比較することができますか？私はHSVの色相平面のヒストグラムを考えていました。しかし、そのヒストグラムからどのような特徴を得て、それを他と比較するか（テンプレート画像から）

EDIT 1：分類する必要のある画像の例は、後で必要に応じて投稿します。 image example

Answer 1

人間の知覚を模倣するためにLAB色空間を使用することが常に良好であるべきである。
http://en.wikipedia.org/wiki/Lab_color_space
からですこの色空間におけるユークリッド距離は、色間の知覚距離、すなわちそれらがどれくらい近いかを表す。
A、Bでクラスタ化し、明度であるL値を無視する必要があります。

Answer 2

HSVは、さまざまな光状況で使用するのが難しい場合があります。これは外で特に真であり、影が太陽光領域よりも青みがかっています。

理想的には、色相コンポーネントと彩度コンポーネントを使用し、値コンポーネントを無視することができます。これは、ライトブルーとダークブルーとの間の距離が非常に小さくなります

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

落とし穴は、色相が実際にあることです（角度のような）連続スケール255と0との差が1だけ