**颜色分割技术** 颜色分割是图像处理中的一个重要环节，它旨在将图像划分为多个具有不同颜色特征的区域。在这个项目中，我们利用了K-means聚类算法来实现这一目标，该算法是一种无监督学习方法，能够根据像素点的颜色属性将其分组。 **Qt框架** Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，广泛用于创建桌面、移动和嵌入式应用程序。在这个项目中，Qt被用作用户界面（UI）的构建工具，允许用户加载图像并展示分割结果。Qt库提供了丰富的图形用户界面组件，使得开发者可以轻松创建美观且功能丰富的应用。 **OpenCV库** OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的计算机视觉和机器学习库，包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。在这个项目中，OpenCV用于处理图像数据，执行颜色空间转换、像素操作等，为K-means算法提供基础支持。 **K-means算法** K-means算法是一种常见的聚类方法，其基本思想是通过迭代找到最佳的聚类中心，将数据点分配到最近的聚类中心所属的类别。在颜色分割中，每个像素点被视为一个数据点，它的颜色（RGB或HSV等颜色空间的值）作为特征。K-means算法可以自动将像素分成几个颜色相似的簇，从而实现颜色区域的划分。 **C++编程** 本项目使用C++语言编写，这是计算机科学中广泛使用的面向对象编程语言，特别适合系统软件和高性能应用的开发。C++的效率和灵活性使得处理大量图像数据时性能优秀。 **项目结构与文件** "ColorSegmentation-master"这个压缩包可能包含以下内容： 1. **源代码文件**：可能包括主程序文件（如`main.cpp`），用于调用Qt和OpenCV函数实现图像加载、颜色分割和显示结果。 2. **头文件**：定义了相关类和函数的接口，方便代码组织和复用。 3. **资源文件**：可能包含Qt UI设计的`.ui`文件，以及项目所需的其他资源如图标、配置文件等。 4. **构建脚本**：如`Makefile`或Qt的`.pro`文件，用于编译和链接项目。 5. **示例图像**：可能包含用于测试和演示的图像文件。 **项目实现流程** 1. **图像加载**：用户通过Qt界面选择图像，代码读取图像数据。 2. **颜色空间转换**：通常会将RGB图像转换为HSV空间，因为HSV更能反映人类对颜色的感知。 3. **预处理**：可能包括降噪、归一化等步骤，以优化K-means的效果。 4. **K-means聚类**：设置K值（颜色簇的数量），初始化聚类中心，然后进行迭代直到满足停止条件。 5. **像素分配**：根据像素点到聚类中心的距离，将像素分配到相应的簇。 6. **生成分割图**：根据聚类结果，创建新的图像，其中每个像素点的颜色代表其所属的簇。 7. **显示结果**：在Qt界面上展示原始图像和分割后的图像，供用户查看和比较。 此项目为学习和实践颜色分割以及K-means算法提供了一个很好的平台，同时展示了如何结合Qt和OpenCV进行图像处理应用的开发。通过理解并修改这个项目，开发者可以进一步探索图像处理的其他领域，如物体检测、图像识别等。

一个关于lab空间颜色分割和hsv色彩空间分割的程序

通过将图像转成hsv格式，然后根据色调提取想要的颜色

今天小编就为大家分享一篇python-opencv颜色提取分割方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Demo.m 展示了一个 K-means 分割演示K-means 聚类是聚类和分割中流行的算法之一。 K-means 分割将每个 imgae 像素（具有 rgb 值）视为在空间中具有位置的特征点。 然后，基本的 K 均值算法在多维测量空间中任意定位该数量的聚类中心。 然后将每个点分配给任意平均向量最接近的集群。 该过程一直持续到在算法的连续迭代之间类均值向量的位置没有显着变化。

image_color_segmentation-gmm：实现的高斯混合模型（GMM）用于图像颜色分割

该项目的目的是开发一种视觉解决方案，为近视患者进行简单且高度准确的眼科检查。 自动处方镜片计算器引入了一种新的实时方法来估计近视度数（以屈光度1 为单位）相对于一个人清楚地看到参考物体的能力。 它背后的概念是使用三角形相似性进行距离估计。 捕获并预处理连续图像流以寻找所需的参考对象。 应用图像分割、斑点分析和像素操作，连同相机设备的内在参数，计算出高度准确的屈光度值。 在受控环境下，我们实现了高达 98% 的屈光度值估计准确率。

交通标志的颜色特征和形状特征是其最主要的两个特征，为提高检测的准确性和鲁棒性，提出颜色分割和形状特征相结合的方法。利用交通标志的颜色特征，采用基于HSV空间的颜色分割方法，获得图像中可能包含交通标志的区域，并提取该区域。根据交通标志的形状特点，利用canny算子获取提取区域的轮廓。然后，采用基于标记的形状检测算法判定所分割区域的形状，利用方向梯度直方图特征结合支持向量机（SVM）方法完成交通标志识别。经实验测试，该方法对图片视点变换、尺度变换以及亮度变换等情况具有很强的鲁棒性。

基于颜色分割及模板匹配的交通标志识别系统 通过颜色分割，定位标志区域；再通过模板匹配，识别标志类型。

通过颜色分割的方式对有颜色的盲道进行实时分割，生成二值图像