一些理论问题。我想让有经验的人解释一下，哪种颜色空间在相似颜色中提供最佳距离？我正在尝试使用普通RGB相机在像杏仁和花生这样的干果中制作湿度检测系统。我已经尝试了RGB和HSV颜色空间进行EDA（请查看附件）。目前我无法找到被接受和被拒绝的模型之间真正大的区别。如果有人能告诉我应该在哪里寻找以及该寻找什么，那将是真正的帮助。
2个回答
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这个问题的难点在于没有一定的度量值，你无法定义“相似外观”，而度量值取决于所选择的颜色空间。
话虽如此，CIELab 颜色空间据说旨在使相似的颜色具有相似的坐标，并且经常用于对象识别。不过我个人没有使用过，没有亲身体验。
话虽如此，CIELab 颜色空间据说旨在使相似的颜色具有相似的坐标，并且经常用于对象识别。不过我个人没有使用过，没有亲身体验。
- blue_note
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首先，我建议将与干果相关的像素视为所选择的颜色空间中的3D坐标，并尝试在这些数据点上应用分类算法。我能想到的常见算法包括线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）和期望最大化（EM）。所有这些算法都属于有监督学习类，因为它们需要标记的数据。
如果您的图像在不同的光照条件下拍摄，一个好的颜色空间选择是将亮度值与色度值分开的空间，如LUV。
无论如何，如果您提供示例图像，回答这个问题会更容易。
如果您的图像在不同的光照条件下拍摄，一个好的颜色空间选择是将亮度值与色度值分开的空间，如LUV。
无论如何，如果您提供示例图像，回答这个问题会更容易。
- dobkind
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