Лучшее цветовое пространство для поиска похожих цветов
Какое цветовое пространство мне следует использовать, если я пытаюсь найти все пиксели одинакового цвета? Я попытался использовать GrayScale и запустил DFS в той точке изображения, где я хочу найти похожие пиксели, которые связаны с ним, но, похоже, это не правильный путь. Какое цветовое пространство следует использовать, и это поможет мне найти пиксели аналогичного цвета в a, которые связаны, начиная с некоторой точки изображения. Изначально у меня есть RGB-изображение.
Решение
Это зависит от того, что для вас значит «подобное». Сходные для компьютера цвета могут восприниматься человеком по-разному.
OTOH, модель HSV могла бы подойти довольно хорошо, поскольку это довольно интуитивно понятно для не-роботов.
Другие решения
Однажды я получил хорошие результаты, используя лаборатория цветовое пространство и вычисление разница в цвете (CIE76 был достаточно хорош для меня).
В отличие от цветовых моделей RGB и CMYK, Lab color разработан, чтобы приблизить человеческое зрение.
Так что, если ваше определение похоже: «они похожи», я бы пошел с Лаб.
Lab — очень хорошее цветовое пространство, но я понимаю, что его немного сложнее использовать из-за его нелинейности и общности.
HSV — очень хорошее цветовое пространство, если вы заинтересованы в оттенке и имеете дело с изображениями, где вы хотите легко устранить тени и отражения.
YCrCb — очень хорошее (и не такое сложное, как Lab) цветовое пространство, если вы заинтересованы в приближении визуального восприятия человека. Принимается во внимание, что для человека компоненты R, G и B производят более сильные и более слабые стимулы.
проверить эту тему Python — найти похожие цвета, лучший способ
Вы можете использовать цветовое пространство HSV (Оттенок, Насыщенность, Значение или Яркость).
После преобразования вашего изображения в HSV вы должны установить насыщенность и значение каналов с помощью общего значения, такого как 100 или любого другого, которое подчеркивает цвета. С этим преобразованием Hue будет единственным каналом с некоторым изменением, и этого должно быть достаточно, чтобы показать только похожие цвета с небольшими изменениями.
Если вы хотите уменьшить интервалы, вы можете сгенерировать на гистограмме канала Hue с нужным интервалом и рассчитать разницу с другими гистограммами. Результатом этого расчета будет расстояние между цветами.