更新：优化了代码，理由numpy的ufunc函数功能替换了之前的双重for循环，测试图片大小为692*1024*3，优化前运行时间为6.9s，优化后为0.8s。 由于工作需要，需要计算颜色直方图来提取颜色特征，但若不将颜色空间进行量化，则直方图矢量维数过高，不便于使用。但是看了opencv API后并未发现提供了相关函数能够在计算颜色直方图的同时进行量化，因此这部分功能只能自己实现。下面分为两个部分进行介绍： 一、颜色空间量化表 由于RGB模型不够直观，不符合人类视觉习惯，因此在进行颜色特征提取前，需要将照片从RGB颜色模型转换为更符合人类视觉的HSV模型。在提取颜色特征时，最常用的方法之一为

根据人眼对蓝色最不敏感的特性，提出了通过修改文本字符的蓝色成分使其嵌入水印信息的一种文本数字水印算法。理论分析及实验结果表明，该算法具有水印容量大、鲁棒性较强的特点，可以弥补当前文本数字水印算法存在的鲁棒性较差、水印容量小的缺点。它在电子文档的版权保护等领域有广泛的应用前景。

根据人眼对蓝色最不敏感的特性,提出了通过修改文本字符的蓝色成分使其嵌入水印信息的一种文本数字水印算法。理论分析及实验结果表明,该算法具有水印容量大、易于实现的特点，它在电子文档的版权保护等领域有广泛的应用前景。

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彩色模型   数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红，绿，蓝）模型和HSV（色调，饱和度，亮度），RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机，我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式，HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。 HSV模型 HSV模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue），饱和度（S：saturation），亮度（V：value）。由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。 (1)色调（H：hue）：用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，

可设置行高及每行颜色的ListCtrl，还可以获取指定行的颜色

从https://matplotlib.org/cmocean/复制的感知统一颜色图的集合 要设置颜色图，请使用“colormap(Colormap.[mapname])” [mapname] 与原始链接中给出的名称匹配，并且可以使用制表符完成。

VehicleColorID 使用YOLOv3进行对象分割，并使用颜色直方图和kNN分类器进行颜色识别。 需要图书馆 OpenCV-4.2 枕头-6.1 脾气暴躁-1.18.1 Matplotlib-3.1.3 其他需求 Darknet和YOLOv3 cfg和权重已安装。 按照上的说明安装Darknet。 color_feature_extractor和knn模块需要与VehicleColorID文件放置在同一文件夹中。 这些文件应放置要检测的颜色数据集。 训练数据生成 使用以下命令运行color_feature_extractor.py：python color_feature_extractor.py --path $ COLOR_DATASET_PATH $ 运行分类器 在COCO数据集上预训练的YOLOv3用作对象检测器，基于颜色的kNN分类器可预测检测到的对象的颜色。

此函数填充在多个相交的两条曲线之间的区域点。 曲线 1 > 曲线 2 用一种颜色填充的区域，以及曲线 2 > 曲线 1 用另一种颜色填充的区域。 它执行分段插值，以便完全填充该区域，即使交叉点位于定义的点之间。

一个关于lab空间颜色分割和hsv色彩空间分割的程序