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特征提取——颜色特征

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AomanHao
发布2022-01-14 09:19:58
4590
发布2022-01-14 09:19:58
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文章被收录于专栏:ISP图像处理相关

特征提取——颜色特征

颜色直方图

OpenCV之颜色空间:

颜色空间RGB(Red 红色,Green 绿色,Blue 蓝色)

R的取值范围:0-255

G的取值范围:0-255

B的取值范围:0-255

颜色空间HSV (Hue 色相,Saturation 饱和度,intensity 亮度)

H的取值范围:0-179

S的取值范围:0-255

V的取值范围:0-255

颜色空间HLS (Hue 色相,lightness 亮度,Saturation 饱和度)

H的取值范围:0-179

L的取值范围:0-255

S的取值范围:0-255

颜色矩

这种方法的数学基础在于图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外,由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中,因此仅采用颜色的一阶矩(mean)、二阶矩(variance)和三阶矩(skewness)就足以表达图像的颜色分布。与颜色直方图相比,该方法的另一个好处在于无需对特征进行向量化。 图像的颜色矩一共只需要9个分量(3个颜色分量,每个分量上3个低阶矩) 颜色矩常和其它特征结合使用,而且一般在使用其它特征前起到过滤缩小范围(narrow down)的作用。

一阶矩(均值,mean),反映图像明暗程度

代码语言:javascript
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u=(1/N)sum(Pij)

二阶矩(方差,viarance),反映图像颜色分布范围

代码语言:javascript
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a=sqrt(((1/N)sum(Pij-u)^2),2)

三阶矩(斜度,skewness),反映图像颜色分布对称性

代码语言:javascript
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a=sqrt(((1/N)sum(Pij-u)^3),3)
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原始发表:2018 年 07 月,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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