基于HSV空间的颜色特征提取
一种基于HSV颜色空间的图像检索技术
１ ｔ ｈ 【１ ０ ， Ｅ ２４ ］ ． ２ ｛ ｈ Ｉ５ ｒ ．Ｉ Ｅ ７ ３ ４ ｈ ［ ．５ Ｅ７ １ 】 ６ ５ Ｅ １６ ９］ 【 ．Ｏ ５１
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Ａｂ ｔ ｃ：Ｉ ｈｓ ａ ｅ， ｎｒ ｄ ｃ ｍａ ｅＲｅｒｅ ａ Ｔｅｈ ｏｏ ｙＢａｅ ｎ ＨＳ Ｃｏｏ ｐ ｃ ．Ｉ ｈ ａ ｉ ｅ ｗｅａｌｙ ｅｔ ｅｄｇ ｓ ｒ ｔ ｎ ｔｉ ｐ ｐ ｒ ｗｅｉｔ ｕ ｅＡｎ Ｉ ｇ ｔ ｖ ｌ ｃ ｎ ｌｇ ｓｄ Ｏ Ｖ ｌｒＳ ａｅ ｎ ｔｅｓｍｅｔ ， ｌ ｌｓ ｈ ｉ ａ ｏ ｉ ｍ ａ
调进行 不等 间隔量化 。
ｆ１ 造 一 维 特 征 矢 最 ， 照 以 上 的 量 化 级 ， ３个 颜 色 分 量 ４构 按 把
在 目前 提 出 的 多种 颜 色空 间 中 ， Ｇ Ｒ Ｂ颜 色 空 间 是 实 际应 用 中 最 多 的一 种 Ｒ Ｂ颜 色 空 间 分 三 个 通 道 ： （ ｅ ）绿 （ ｒｅ ） 蓝 Ｇ 红 Ｒ ｄ 、 Ｇｅｎ 和 （ ｌｅ 。 Ｂｕ ）分别反映了颜色在某个通道上的亮度值。对图像 而言 ， 其 颜 色 的 表现 也 是 通 过 Ｒ Ｂ 三个 色彩 分 量 组 合 而 成 的 。 Ｇ Ｒ Ｂ颜 色 空 间 的 缺 点 在 于 ， 是 改 变 一 个 颜 色时 ， 个 通 道 Ｇ 一 三 上 的 颜 色 全 部 需 要 修 改 ； 是 它 不 是 一 个 均 匀 颜 色空 间 ， 色 空 二 颜 问 上 的 距离 ． 不能 代 表 人 眼 视 觉 ｔ的 颜 色 相似 性 。 并 ２２Ｈ Ｖ 颜 色 空 间 ． Ｓ
Ａｎ Ｉ ｇ ｔｉｖ ｃ ｎ ｌｇ ｓ ｄ ｏ ｍａ ｅ Ｒｅ ｒ ａｌ ｅ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙＢａ ｅ ｎ ＨＳＶ Ｃｏｏ ｐ ｃ ｌｒＳ ａ ｅ
寻找不规则物体中心的方法
寻找不规则物体中心的方法介绍寻找不规则物体中心的问题是在计算机视觉和图像处理领域中的一个重要问题。
不规则物体通常指非几何形状的物体，如动物、植物等。
找到不规则物体的中心可以有助于进行物体识别、目标跟踪、形状分析等应用。
本文将介绍一些常见的方法和技术来解决这一问题。
方法一：基于颜色特征的中心点检测如果不规则物体具有明显的颜色特征，可以通过颜色的分布和密度来推测中心点的位置。
以下是一种基于颜色特征的中心点检测方法：1.预处理：将图像转换为HSV（色相、饱和度、明度）颜色空间，以便更好地提取颜色特征。
2.颜色分割：使用阈值分割或其他颜色分割方法，将感兴趣的颜色区域提取出来。
3.去除噪声：对颜色区域进行腐蚀和膨胀等形态学操作，去除杂质和噪声。
4.中心点计算：计算颜色区域的质心位置作为中心点的估计。
方法二：基于形状特征的中心点检测除了颜色特征，不规则物体的形状特征也可以用来推测中心点的位置。
以下是一种基于形状特征的中心点检测方法：1.边缘检测：使用边缘检测算法（如Canny算法）检测不规则物体的边缘。
2.轮廓提取：通过边缘检测得到的边缘图像，提取不规则物体的轮廓。
3.质心计算：计算不规则物体轮廓的质心位置作为中心点的估计。
方法三：基于机器学习的中心点检测除了基于颜色和形状特征的方法，还可以使用机器学习算法来训练模型以预测不规则物体的中心点位置。
以下是一种基于机器学习的中心点检测方法：1.数据收集：收集一组带有标注中心点位置的不规则物体图像作为训练数据。
2.特征提取：对训练数据进行特征提取，可以使用颜色和形状特征等。
3.模型训练：使用机器学习算法（如支持向量机、随机森林等）训练一个回归模型来预测中心点的位置。
4.中心点预测：对新的不规则物体图像进行特征提取，并使用训练好的模型来预测中心点的位置。
方法四：深度学习方法近年来，深度学习方法在计算机视觉领域取得了很大的成功。
也可以使用深度学习模型来解决不规则物体中心点检测问题。
基于颜色直方图的颜色特征提取
推 出 了 以 ＩＢＭ 的 ＱＢＩＣ［１］和 ＶＩＲＡＧＥ 的 ＶＩＲ（ Ｖｉｓｕａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ３． ＨＳＶ 空间的非等间隔量化
Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ） 图像引擎等为代表的一系列成功的产品。
将 ｈ， ｓ， ｖ ３ 个 分 量 按 人 的 颜 色 感 知 进 行 非 等 间 隔 的 量 化 ，
由于区域颜色分布具有局域性， 有的颜色出现的很少， 为了 不敏感， 具有相当强的鲁棒性。同时， 在许多情况下， 颜色又是描
简化直方图描述， 有必要对其进行优选。一种基于阀值的颜色集 述一幅图像最简便而有效的特征。人们对于一幅图像的印象， 往
（ｃｏｌｏｒ ｓｅｔ）的思想是针对颜色直方图中每个颜色项 ｋ， 引入阀值 Ｔ 往从图像中颜色的空间分布开始。所有这些都促使颜色成为基
ＨＳＶ 空间的 Ｈ， Ｓ， Ｖ 值， 可设 ｖ＇＝ｍａｘ（ｒ， ｇ， ｂ）， 定义：｛ｒ＇ ， ｇ ＇ ， ｂ＇｝为：
ｒ＇＝（ｖ＇－ ｒ）／（ｖ＇－ ｍｉｎ（ ｒ ， ｇ， ｂ））
（１）
ｇ＇＝（ｖ＇－ ｇ） ／（ｖ＇－ ｍｉｎ（ ｒ ， ｇ， ｂ ））
（２）
ｂ＇＝（ｖ＇－ ｂ）／（ｖ＇－ ｍｉｎ（ ｒ ， ｇ， ｂ ））
９６
福建电脑
２００７ 年第 ５ 期
基于颜色直方图的颜色特征提取
巩艳华 １， 朱爱红 １， 代凌云 ２
（ １． 海军航空工程学院， 山东 烟台 ２６４００１ ２． 曲阜师范大学日照校区信息技术传播学院 山东 日照 ２７６８２６ ）
【摘 要】： 本文首先介绍了几种常用的颜色空间， 并说明了他们之间的转换方法， 利用常用的 ＨＳＶ 空间说明了几种常 用的颜色特征的提取方法。
ＨＳＶ 模型， 因此在这里需要 ＲＧＢ 到 ＨＳＶ 的转换。
颜色特征提取
颜色特征提取
颜色特征提取是指从图像中提取出颜色特征的一种方法。
它是一种基于计算机视觉的技术，能够提取出图像中的一些有用的信息，如颜色、纹理和其他的颜色特征，从而实现图像的分类、检索等功能。
（二）颜色特征提取的常用方法
1.HSV颜色模型：HSV模式是一种将颜色表示为三个连续变量
H(Hue)、S(Saturation)、V(Value)的色彩系统，它可以以连续色调的形式来表达颜色，比RGB模式更加符合人眼的观感。
2.YUV颜色模型：YUV模型是一种将色彩表示为三个分量Y、U、V的方法，Y代表亮度(luminance)，U、V代表彩度(chrominance)。
YUV模型可以空间分解，即将一种颜色分解成YUV三个分量，从而便于计算机对色彩的处理。
3.GLCM纹理特征：GLCM是Gray-Level Co-occurrence Matrix 的缩写，指的是灰度共生矩阵，是用来描述图像纹理特征的一种常用算法。
它的原理是提取出灰度值相邻像素之间的关系，从而获取其空间结构和灰度分布特征。
（三）颜色特征提取的用途
1.图像分类：颜色特征提取技术可以提取出图像中的颜色特征，比如颜色、纹理和其他信息，从而可用于图像分类，帮助系统更好地理解图像。
2.图像检索：颜色特征提取可以用于图像检索，例如，在图像检索系统中，可以使用颜色特征提取技术来查找出与搜索图像最相似的
图像。
3.物体识别：颜色特征提取可以用作物体识别，例如，可以使用颜色特征提取技术来识别物体，帮助机器人以及自动检测软件更准确地识别物体。
Python图片颜色特征提取——HSV中心距法（附代码及注释）
Python图⽚颜⾊特征提取——HSV中⼼距法（附代码及注释）颜⾊矩是个啥？⾸先让我们先了解⼀下颜⾊矩是什么，以下是颜⾊矩的定义及数学表达，看着唬⼈但其实并不难。
颜⾊矩是⼀种简单有效的颜⾊特征表⽰⽅法，有⼀阶矩(也就是均值,mean)、⼆阶矩(也就是标准差, variance)和三阶矩(斜度,skewness)等，由于颜⾊信息主要分布于低阶矩中，所以⽤⼀阶矩，⼆阶矩和三阶矩⾜以表达图像的颜⾊分布，颜⾊矩已证明可有效地表⽰图像中的颜⾊分布。
其中，Pij 表⽰彩⾊图像第j个像素的第i个颜⾊分量，N表⽰图像中的像素个数。
维直⽅图向量，即图像的颜⾊特征表⽰如下：图像的三个分量Y,U,V图像的前三阶颜⾊矩组成⼀个9Python实现（附代码及详细注释）HSV 中⼼距法是基于HSV空间的，因此需要将RGB空间转换为HSV空间。
def color_moments(filename):img = cv2.imread(filename) # 读⼀张彩⾊图⽚if img is None:returnhsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # RGB空间转换为HSV空间h, s, v = cv2.split(hsv)color_feature = [] # 初始化颜⾊特征# ⼀阶矩（均值 mean）h_mean = np.mean(h) # np.sum(h)/float(N)s_mean = np.mean(s) # np.sum(s)/float(N)v_mean = np.mean(v) # np.sum(v)/float(N)color_feature.extend([h_mean, s_mean, v_mean]) # ⼀阶矩放⼊特征数组# ⼆阶矩（标准差 std）h_std = np.std(h) # np.sqrt(np.mean(abs(h - h.mean())**2))s_std = np.std(s) # np.sqrt(np.mean(abs(s - s.mean())**2))v_std = np.std(v) # np.sqrt(np.mean(abs(v - v.mean())**2))color_feature.extend([h_std, s_std, v_std]) # ⼆阶矩放⼊特征数组# 三阶矩（斜度 skewness）h_skewness = np.mean(abs(h - h.mean()) ** 3)s_skewness = np.mean(abs(s - s.mean()) ** 3)v_skewness = np.mean(abs(v - v.mean()) ** 3)h_thirdMoment = h_skewness ** (1. / 3)s_thirdMoment = s_skewness ** (1. / 3)v_thirdMoment = v_skewness ** (1. / 3)color_feature.extend([h_thirdMoment, s_thirdMoment, v_thirdMoment]) # 三阶矩放⼊特征数组return color_feature。
Python中的图像特征提取与模式识别方法
Python中的图像特征提取与模式识别方法引言图像特征提取与模式识别是计算机视觉领域中的重要研究内容，通过对图像进行特征提取和模式识别，可以实现识别图像中的目标物体、检测和匹配图像中的模式等应用。
Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以方便地进行图像特征提取与模式识别的研究和应用。
本文将介绍Python中常用的图像特征提取与模式识别方法，包括颜色特征提取、纹理特征提取、形状特征提取等内容。
一、颜色特征提取1. RGB颜色特征提取RGB颜色模型是一种常用的颜色表示方法，通过对图像中每个像素的红、绿、蓝三个通道进行分析，可以提取出图像的颜色特征。
在Python中，可以使用OpenCV库来实现RGB颜色特征提取，首先需要加载图像，并将图像转换为RGB模式，然后使用统计方法计算图像中各种颜色的分布情况。
2. HSV颜色特征提取HSV颜色模型将颜色的明度、饱和度和色调分为三个通道，与RGB颜色模型相比更加直观和可解释。
在Python中，可以使用skimage库来实现HSV颜色特征提取，通过计算图像中不同色调和饱和度的分布情况，可以得到图像的颜色特征。
二、纹理特征提取纹理特征是图像中重要的描述性特征，能够用来描述图像中的细节和结构。
常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)等。
1. 灰度共生矩阵(GLCM)灰度共生矩阵是一种描述图像纹理的统计方法，通过计算图像中不同灰度级别像素的空间分布关系，可以得到图像的纹理特征。
在Python中，可以使用skimage库来计算灰度共生矩阵，并通过计算一些统计量（如对比度、能量、熵等）来描述图像的纹理特征。
2. 局部二值模式(LBP)局部二值模式是一种描述图像纹理的局部特征算子，通过比较像素点与其邻域像素的灰度值，可以得到一个二进制编码，用来表示该像素的纹理特征。
在Python中，可以使用skimage库来计算局部二值模式，并通过计算直方图等方式来描述图像的纹理特征。
AI颜色特征提取
AI颜色特征提取随着人工智能技术的不断发展，越来越多的领域开始应用人工智能技术。
其中，计算机视觉是人工智能技术的一个重要领域，而颜色特征提取则是计算机视觉中的一个重要研究方向。
本文将从以下几个方面介绍AI颜色特征提取的相关内容。
一、颜色特征提取的概念颜色特征提取是指通过计算机视觉技术对图像中的颜色信息进行提取和分析，以获取图像的颜色特征。
在计算机视觉中，颜色特征是图像特征中的一个重要部分，它可以用于图像分类、图像检索、目标跟踪等多个领域。
二、颜色特征提取的方法1.基于直方图的颜色特征提取方法基于直方图的颜色特征提取方法是一种比较简单的方法，它通过统计图像中每种颜色出现的次数来获取颜色特征。
具体来讲，该方法将图像中的每个像素的颜色值映射到一个颜色空间中，然后统计每个颜色空间中的像素数，最后生成一个颜色直方图。
通过比较不同图像之间的颜色直方图，可以判断它们之间的相似度。
2.基于颜色空间的颜色特征提取方法基于颜色空间的颜色特征提取方法是一种比较常用的方法，它通过将图像中的颜色值映射到一个颜色空间中，然后对颜色空间中的像素进行分析，获取颜色特征。
常用的颜色空间有RGB、HSV、Lab等。
在这些颜色空间中，不同的颜色值对应于空间中的不同点，因此可以通过对这些点进行分析来获取颜色特征。
3.基于机器学习的颜色特征提取方法基于机器学习的颜色特征提取方法是一种比较高级的方法，它通过使用机器学习算法对图像中的颜色信息进行分析，以获取颜色特征。
常用的机器学习算法有支持向量机、神经网络、决策树等。
这些算法可以通过对图像中的颜色信息进行训练，来识别不同的颜色特征。
三、颜色特征提取的应用1.图像分类在图像分类中，颜色特征可以用于对图像进行分类。
通过比较不同图像之间的颜色特征，可以判断它们之间的相似度，进而对它们进行分类。
2.图像检索在图像检索中，颜色特征可以用于对图像进行检索。
通过对待检索图像和数据库中的图像进行颜色特征比较，可以找到与待检索图像相似的图像。
hsv特征提取
hsv特征提取
HSV特征提取是一种常用的图像处理技术，它是将彩色图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，然后提取其中的H、S、V三个通道的特征值。
在HSV空间中，H通道表示颜色的色调，S通道表示颜色的饱和度，V通道表示颜色的亮度。
这三个通道的取值范围分别是0-360、0-1、0-1。
因此，通过对HSV空间中的这三个通道进行分析，可以得到图像的色调、饱和度和亮度等特征信息。
HSV特征提取可以应用于图像识别、图像分割、图像检索等方面，具有较高的精度和准确性。
同时，它也可以作为图像处理中的一种预处理技术，用于增强图像的色彩信息和对比度，提高图像质量。
在实际应用中，为了方便处理和存储，通常会将提取的HSV特征值进行归一化和压缩，以降低其维度和复杂度，从而更好地适应各种算法的需求。
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基于HSV空间的颜色特征提取
作者：杨奥博盛家川李玉芝刘赏赵坤圆
来源：《电脑知识与技术》2017年第18期
摘要：随着数字化发展，数字图像的容量将会以惊人的速度增长。
因此，图像分类和检索成为一个必要的、十分有意义的研究课题。
针对这一课题，该文选取并运用现代的图像识别技术，旨在对于颜色这一重要特征进行颜色特征提取，进而实现图像检索和分类。
实验结果表明，使用计算机对图像进行分类，从而克服传统鉴别分类方式缺少客观、量化指标的缺点的这种方法是可行的。
关键词：颜色特征；HSV；分类
中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）18-0193-03
1概述
颜色特征是当前最受欢迎的视觉分类特征，经常用于数字图像的分类与检索。
这是因为颜色特征对外界因素的依赖性较小。
相比而言其它的图像特征例如形状特征及纹理特征，对图像的尺寸和位置都有一定的要求。
颜色特征也是最直观呈现的特征。
所以在基于内容的图像检索技术中颜色特征的研究更被研究者重视。
同时，相对几何特征而言，颜色特征稳定性好，有对大小、方向不敏感等特点。
因此，颜色特征的提取受到极大重视并得到深入研究。
本文提出基于HSV空间的颜色特征提取算法，并通过对中国画的实验证明，该算法能有效提取画作的颜色特征，并依此对图像进行了分类研究。
2基于HSV空间的颜色特征提取
传统的RGB颜色模型可分辨的色差是非线性的，且没有直观感，所以不是一个好的颜色描述系统。
相比RGB颜色空间，HSV颜色空间更接近于人类视觉经验和对色彩的认识。
HSV色彩模型是由Munseu提出的。
HSV颜色空间从人类感知的角度来定义色彩空间。
HSV颜色空间有三个属性，色彩（Hue），又称色调；饱和度（Saturation），表示色彩的纯度；亮度（Value），是指色彩的明暗程度，亮度的高低，越接近白色亮度越高，越接近灰色或黑色亮度越低。
HSV颜色空间具有自然性，与人类的视觉感知相当的接近，反映了人类观察色彩的方式，同时也有利于图像检索。
李海峰做实验发现基于HSV颜色直方图的方式明显优于RGB颜色直方图的方式。
基于以上分析，本文选取了HSV颜色空间模型对颜色特征进行提取。
一般来说，图像都以RGB的方式保存。
可以将图像从RGB颜色空间转换到HSV空间中来。
设V c是RGB颜色空间中的一个颜色，W c是HSV颜色空间中的一个颜色，从RGB颜色空间到HSV颜色空间的变换过程可以用公式（1）来表示：
3全局直方图
颜色直方图常被用来表示图像的颜色特征，其运算速度快，算法简单，而且具有尺度、平移和旋转不变性。
该方法在图像特征提取、图像分类和检索中都有很好的应用。
该算法能够体现出不同色彩的分布情况和色彩在整个图像中所占的比例，即图像中所包含的颜色以及各颜色出现的概率。
图像的颜色直方图可以看作是一维的离散函数，公式如下：
其中，k代表图像的颜色级，L是可取的颜色级的个数。
n k是图像中具有颜色级为k的像素个数，N代表图像像素的总个数。
本文对中国画颜色特征进行提取结果如图1、图2所示：
这些作品当中，除了黄公望的一些作品外，所有画家的所有作品的颜色特征直方图都有一个明显的特点，即Color=11的颜色都比较突出，吴昌硕的尤为明显。
Color=11之所以分布概率大，是由于H=1，S=0，V=2的分布概率都比较大。
H=1时，表明色调处于红黄之间。
由图1可以看出，国画色调处于这个色调空间。
其中，吴昌硕擅长写意花卉，喜用浓丽对比的颜色，尤善用西洋红。
S=0，表明色调的纯度并不高。
国画的在作画时，并没有非常纯正的红黄绿色。
中国国画的颜料多是有一定着色能力的矿物质，比如朱砂，赭石，雄黄、铅粉等，它们本身就含有比较丰富的杂质，加之画家作画时也需要对它们混合调制才能得到比较理想的颜色。
这就解释了色调纯度普遍为0的原因，也符合国画的视觉特点。
V=2表明亮度值高。
由作品也可以看出，除了黄公望的作品整体感觉偏暗，其他的作品都带给人比较明亮的感觉。
从直方图中可以看到，比较容易辨认的是吴昌硕的直方图，它的特点是其颜色集中在Color=11处，而其他颜色的分布很少；其次便是黄公望。
它的特点是颜色在大部分集中在Col-or=15处，而且在这个颜色附近也有比较均匀的分布，使得整个直方图呈现一种“A”字形；其余徐悲鸿和黄公望作品的颜色直方图分布基本上都呈现“山”字形。
不同的是徐悲鸿的峰值往往出现在Color=2处，而刘旦宅的“山”形比较规则。
经过以上分析，我们可以初步断定基于HSV颜色空间的不均匀量化方法是可以提取国画的颜色特征的。
这些作品的颜色直方图既有一些共性，显示了国画的普遍特点，又存在个体差异，利用提取图像HSV直方图的方法可以帮助人们进行初步的判断。
4实验结果
为了更准确的进行数据分析，本文进行了多次实验。
对四位画家的画作利用神经网络进行分类。
其实验结果如表1所示。
实验结果表明，本文采用的基于HSV空间的颜色特征提取方法可以在一定程度上体现中国传统绘画的颜色特征。
5结论
本文研究了基于HSV颜色空间的特征提取算法，并对数字化的中国画提取了数字特征，以便于用数字化和量化的方法来分析图像。
为了验证特征提取算法的有效性，本文基于BP神经网络对中国画进行分类研究。
BP神经网络具有良好的非线性映射能力，自学习能力和自适应能力，而且泛化能力和容错能力上也都有突出表现。
实验结果表明，在处理三个画家分类时得到了较好的表现，使用计算机对图像进行分类，从而克服传统鉴别分类方式缺少客观、量化指标的缺点的这种方法是可行的。