5

Tôi đang nghĩ đến việc viết một thư viện nhỏ để đoán tên màu (giá trị RGB), từ danh sách các ứng cử viên được xác định trước. Lần thử đầu tiên của tôi dựa hoàn toàn vào khoảng cách pythagore trong không gian màu RGB ba chiều - điều này không thành công một cách ồ ạt vì hầu hết các điểm màu được đặt tên ở các cạnh của không gian (ví dụ: Blue at 0, 0, 255), vì vậy, đối với hầu hết các màu ở giữa không gian, màu được đặt tên gần nhất là khá tùy ý.AI/Phương pháp thống kê để xác định tên của một màu

Vì vậy, tôi đang suy nghĩ về cách tiếp cận tốt hơn và đã đưa ra một vài ứng cử viên

  • khoảng cách trụ trong một colourspace HSV - mà cũng có thể có những vấn đề tương tự như trên, tuy nhiên, dường như HSV có ý nghĩa hơn trong cảm giác con người hơn RGB, điều này có thể hữu ích.

  • Một trong hai điểm trên, nhưng với mỗi điểm màu được đặt tên được đặt trọng số với giá trị tùy ý biểu thị sức mạnh của điểm thu hút đến điểm trong không gian xung quanh. có tên cho một mô hình như vậy không? Tôi nhận ra điều này hơi mơ hồ, nhưng nó có vẻ như là một ý tưởng khá trực quan đối với tôi.

  • Mạng Bayesian kiểm tra các thuộc tính của màu HSV và trả về tên màu có khả năng nhất (tôi tưởng tượng các nút tương tự, ví dụ P (Đen | Saturation < 10), P (Red | Hue = 0) Tuy nhiên, điều này có vẻ ít hơn lý tưởng - ví dụ, xác suất mà một màu nhất định là màu đỏ là tỷ lệ thuận với cách đóng màu của nó bằng 0, chứ không phải là một giá trị rời rạc. Có cách nào thích ứng với các mạng bay để xử lý xác suất Cuối cùng, tôi đã tự hỏi nếu một số loại phân loại dựa trên máy Vector hỗ trợ trong không gian màu HSV hoặc RGB, nhưng không phải là ồ ạt quen thuộc với những điều này, tôi không chắc chắn liệu wil này l cung cấp bất kỳ lợi thế cụ thể trên phương pháp dựa trên khoảng cách pythagore tôi cố gắng ban đầu, đặc biệt là khi tôi chỉ đối phó với một không gian ba chiều.

Vì vậy, tôi đã tự hỏi, có ai trong số các bạn gặp bất kỳ vấn đề nào tương tự hoặc biết bất kỳ tài nguyên nào có thể giúp tôi quyết định phương pháp tiếp cận không? Nếu bất cứ ai có thể chỉ cho tôi đúng hướng (cho dù đó là một trong những điều trên, hoặc một cái gì đó hoàn toàn khác nhau) tôi sẽ rất biết ơn.

Chúc mừng!

Tim

Trả lời

5

Name that Color dường như xác định tên dựa trên cả RGB và HSL giá trị, có lẽ bạn có thể sử dụng một cái gì đó tương tự.

Sau khi xem nhanh tập lệnh, có vẻ như chọn màu gần nhất với màu nhất định về cả RGB và HSL. Về cơ bản nó chỉ là một bản đồ lớn của các màu được xác định trước và không có gì nâng cao, chẳng hạn như các giá trị trọng số, nhưng với số lượng lớn các tên màu được xác định, nó có thể là 'đủ tốt', tùy thuộc vào yêu cầu của bạn.

+0

Tôi thích điều đó: "Là một anh chàng điển hình, tôi không biết màu sắc của Lavender và Mauve trông như thế nào. Vì vậy, tôi đã tạo ra ứng dụng nhỏ này ..." –

+0

Aah, thật thú vị! Điểm tốt về việc thiết lập một số lượng lớn các tên màu để tìm các trận đấu gần hơn - sẽ điều tra! – mistertim

0

Có cách nào để thích ứng với mạng Bayes để xử lý các xác suất liên tục trên biến đang được thử nghiệm không?

Có.Tôi không phải là người tốt nhất để trả lời làm thế nào để làm điều này, nhưng nên có thông tin hiện có về cách làm điều này. Chỉ cần sử dụng "liên tục" trong quá trình tìm kiếm của bạn.

0

Đối với câu trả lời của tôi, tôi sẽ suy nghĩ bên ngoài hộp Baysian. Nếu tôi phải giải quyết vấn đề này, tôi sẽ thử một trong ba cách tiếp cận:

1) Logic mờ, có lẽ dựa trên dữ liệu thực nghiệm được thu thập từ người dùng. Có thể logic mờ có thể nắm bắt và làm cho nó dễ dàng suy luận tự động hơn, ý nghĩa của mọi người khi nói về màu sắc tốt hơn so với các biện pháp thống kê rõ ràng. (Ngoài ra còn có các kỹ thuật kết hợp suy luận Baysian và logic mờ, IIRC.)

2) Tôi đã từng chơi với ý tưởng sử dụng mạng Kohonen để tự động phân loại màu. Tôi đã không thực hiện nó rất xa, nhưng các kết quả ban đầu được hứa hẹn trong đó các mạng có xu hướng hội tụ vào các giải pháp dễ chịu và trực quan từ góc độ con người. Các nút có khuynh hướng cụm vào các mẫu có vẻ tương ứng với các nhãn của con người như "màu đỏ", "màu cam" và có các vùng chuyển tiếp rõ ràng như "màu cam đỏ".

3) Tôi cũng đã thực hiện một số thử nghiệm đã sử dụng thuật toán di truyền để phát triển các bảng màu tối ưu hóa cho các hình ảnh cụ thể. Một lần nữa, tôi đã không thực hiện nó rất xa, nhưng các bài kiểm tra ban đầu cho thấy lời hứa.