如何将图片分为颜色组？

我想球的颜色分离的颜色组。在这种情况下，我应该有2个主要颜色组 - “棕色”和“白色”。 “棕色”组将具有所有棕色像素，“白色”组将具有全部白色像素。我正在使用matlab来完成这项任务。我想要做的方式是：

看看RGB通道。我用scatter来看看我是否可以清楚地看到一些组，但是我没有。
来看看拜尔价值。但是也看不到任何群体。
运行边缘检测器。然后，在每个封闭的区域，我会找到像素的平均值。将具有相似平均值（在特定阈值内）的区域将属于同一组。它似乎有点工作，但在许多情况下，它没有
任何其他的想法？

2017-04-02 theateist

有许多基于颜色的图像分割方法，你可以使用kmeans [示例]（https：//www.mathworks.c OM /帮助/图像/示例/色基分割-使用-k均值-clustering.html）。搜索谷歌更多。 – user2999345

要多少组要分开您的照片？总是2？ –

查看相关的QA：[RGB值基本颜色名称]（http://stackoverflow.com/a/37476754/2521214），以便轻松入侵，但基本上您想要执行基于颜色的分割。它与洪水填充类似，但当基于2个阈值（绝对和相对）的任何一种颜色离开始点颜色或其邻居太远时停止。由于您需要投资回报率，因此您可以直接填写/标注原始图片。 – Spektre

这个任务被称为分段，在你的情况下，每种颜色都是一个段，段并不总是连续的。

搜索Matlab的分割示例应该会产生很多代码示例和定理。

请注意，有一件事情，没有地面真相的解决方案，你不能说每个图像有多少段，因为这是主观问题。在一般情况下，您可以对颜色值运行聚类算法，这会将图像分解为颜色分段，还有一些算法会自动查找分组的数量 - 这对于图像中颜色组的数量是一个很好的开端。

快速搜索得到这些作品，它们可以让你开始的想法：

Image segmentation with matlab

Using EM for image segmentation

来源

2017-04-02 07:58:02

虽然图像分割将是正确的方式来对待分色，如果你的形象是简单，你可以尝试去做它的蛮力。

在这里，转换为HSV将更容易处理图像。

对于图像的白色部分：

I=imread('ball.jpg'); 
H=rgb2hsv(I); 
% separate dimensions 
h=H(:,:,1); 
s=H(:,:,2); 
v=H(:,:,3); 

% color conditions 
v(v<0.8 | s>0.7 | h>0.7)=NaN; 
h(isnan(v))=NaN; 
s(isnan(v))=NaN; 

% convert image back 
W=cat(3,h,s,v); 
White_image=hsv2rgb(W); 
figure; imagesc(White_image);

而对于棕色部分：

% separate dimensions 
h=H(:,:,1); 
s=H(:,:,2); 
v=H(:,:,3); 

% color conditions 
v(s<0.6 | v>0.8)=NaN; 
h(isnan(v))=NaN; 
s(isnan(v))=NaN; 

% convert image back 
B=cat(3,h,s,v); 
Brown_image=hsv2rgb(B); 
figure; imagesc(Brown_image); axis off

来源

2017-04-02 10:32:46 Adiel

如何将图片分为颜色组？

回答

相关问题