本资源为基于颜色的图像分割，使用opencv库，经过本人验证可用。

＃使用纹理和颜色进行图像分割 依赖项：OpenCV #The算法该提案涉及在图像中查找感兴趣的对象。 由于图像可能有许多处于不同姿势的对象； 图片上的分类器不能直接运行。 我们将首先对图像进行分割并提取单个对象。 这将帮助我们提供一个局部区域，该区域可以用作分类器的输入，并最终识别出感兴趣的对象。 基于定义的低级功能，我们可以缩小可能使用的分类器的范围。 大多数可用的库提供仅基于分水岭，图形切割和类似方法执行自动分割的功能。 这些方法没有考虑图像的纹理属性。 在本周中，我们分析了图像的两个简单但非常关键的特征：纹理和颜色。 我们已经使用这些功能来实现我们自己的图像分割算法。 首先，我们实现了一种简单的方法来将相似的彩色区域分组在一起。 很难使用RGB颜色空间定义距离度量，因此我们将图像转换为HSV颜色空间，以简化用于度量颜色相似性的简单度量。 选择随机点以进行区域生长。 根据颜色相似

ciede2000颜色检测论文与matlab程序

与 quiverc 类似，但使用未缩放的向量，即：所有向量都具有相同的长度。 只有颜色表示向量的大小。

改变EditControl控件的背景颜色 在参数文本框中输入数值，如果当前值为奇数，则状态文本框背景色为绿色，文本内容为在线；否则，状态文本框背景色为红色，文本内容为离线。默认情况下，状态文本框背景色为红色，文本内容为离线。

参考图像可以选择1幅，也可以选择多幅，不支持灰度图像彩色化，对某些互补色处理不好。

该小程序可以在AUTOCAD软件内对水深数据进行处理，如展水深DAT文件和XYZ文件、生成DAT文件和XYZ文件、剔除图中多余的假水深、统一修正水深值、统一修正水深文字注记高度、自动倾斜式样显示、自动分层分颜色显示、快速标记疏浚区浅点、标注坐标等功能，对从事疏浚挖泥行业的相关人士肯定有所帮助。

图5．6基于色温曲线模型的颜色校正结果 Fig．5-6 Color correction results of color temperature curve 为了验证我们提出方法的有效性，本论文对开放环境下采集的3幅典型舌 图像进行了实验，实验结果如图5-6(妒(f)所示。可以看出，原始图像都在一定 程度上存在颜色失真，而经过色温曲线模型的颜色校正以后，校正的效果比较 理想。这些舌图像是对于不同的人、不同的时刻采集的，这也说明本论文所建 立的色温曲线模型具有一定的鲁棒性。对于图5-6(e)的舌图像来说，校正前整 体偏红，校正以后，不仅消除了偏色，而且颜色较为真实、自然，薄白苔色清 晰可见，如图5．6(f)所示。 在HP台式机Pentium(R)D 3．00 GHz CPU的配置下，对于一幅1024×768 的舌图像，在线应用色温曲线模型进行颜色校正的时间仅为219毫秒，可以满 足舌图像在线实时校正的要求。 需要指出的是，本论文所提出的方法尽管取得了较好的颜色校正效果，但也 存在一定的局限性，主要表现在： (1)本论文所建立的色温曲线模型是基于特定的成像采集设备，对其它成像 采集设备采集的图像不·定具有很好的适用性； (2)本论文所建立的色温曲线模型是针对我们实验时选定的那天的自然光 照环境，对于阴天、多云等多种天气的变化以及不同的地域所带来的差异性，都 未加以考虑，同一色温模型也难以反映这种差异性。如果针对不同的光照条件建 立多个不同的典型色温曲线模型，则可以进一步提高校正效果，从而满足不同光 照条件下的校正需要； (3)由于色温曲线模型是由一些数据点拟合得到的，我们采用的是一阶线性 模型，计算简单，但存在一定的拟合误差，有待采用高阶的数学模型，进一步提 高拟合精度。

基于多视图的三维重建出有颜色的点云

opencv HSV 颜色识别；OpenCvSharp HSV 颜色识别；C# 颜色识别; 按照百分百的计算颜色；