期末利用兩個禮拜的時間完成「車輛顏色分類」的專案，我們人很容易辨識顏色，可是對於電腦可沒那麼容易，若以RGB顏色空間還不夠精準，而HSV能夠更精準來描述色彩，這顛覆我之前以為任何顏色都可以RGB來區分的想法。
維基介紹：HSL 和 HSV（也叫做 HSB）是對RGB 色彩空間中點的兩種有關係的表示，它們嘗試描述比 RGB 更準確的感知顏色聯繫，並仍保持在計算上簡單。HSL 表示 hue（色相）、saturation（飽和度）、lightness（亮度），HSV 表示 hue、 saturation、value(色調) 而 HSB 表示 hue、saturation、brightness（明度）。
我以OpenCV來實做，函式庫提供RGB和HSV顏色空間互轉的函式，分析影像中H和S的關係即可輕易地分出red、yellow、green、blue、indigo、purple、pink、black、white，但還是不能分辨gray，我想有必要引進V。
※H-S直方圖
H分為16種顏色，S分為8個程度。在此我經觀察每個影像顏色在H-S圖上的分部後，得出以3個H顏色為主要顏色最恰當。範圍[0,15]，red(0,14,15)、yellow(1,2,3)、green(4,5,6)、blue(7,8,9)、indigo(9,10,11)、purple(11,12,13)、pink(13,14,15)，將該區域的H-S值累加後，比較最高和次高的色彩為何，分別為第一名、第二名色彩。Black為H=0且S=0時的值(H-S直方圖最左端白色部份)，white為H=0、1、…、15且S=0時值的加總。
＃未來工作：
1. 分辨主要顏色之中間顏色。如red和yellow中間的orange，現今會被分類到yellow，又如較亮的green可能會被分到yellow。
2. 分辨black和white中間的gray。現今可以分辨black和white，然而一張gray車輛的影像會被分類為black或white。若black和white色系的車輛在真實場景中拍攝，多數會受到環境光的影響，使得車子表面顏色偏blue。
3. 環境光的影響需考慮進去，red、yellow、green、blue被環境光所影響程度較小，black、white、gray被影響程度則較大。於是對於車商所拍攝的展示車輛，若在室內拍攝，場景全黑，只有車子被打上white聚光燈，如此車輛的顏色會相當純正；若在室外拍攝，場景可能會在藍天、綠地、灰色公路上，依我的經驗，天空blue影響較多。
4. 自行拍攝的車輛影像可以應用在車輛顏色分類系統，例如公路截影。
5. 加入HSV的V(Value)值，來辨識black和white間系列的gray影像。
參考：HSL和HSV色彩空間。
逍遙文工作室 
Comments on: "圖形辨識期末專案—車輛顏色分類 (Final Project – Car Color Classification)" (7)
請問知道紅色範圍後，直接在程式上選取要的(紅色)範圍就可以了嗎？
p.s.我參考的程式
a href="http://www.opencv.org.cn/index.php?title=%E5%9B%BE%E5%83%8F%E9%A2%9C%E8%89%B2%E5%88%86%E5%B8%83%E7%9B%B4%E6%96%B9%E5%9B%BE&variant=zh-tw" target="_blank">圖像顏色分佈直方圖
謝謝回答:)
讚讚
網址是：
http://www.opencv.org.cn/index.php?title=%E5%9B%BE%E5%83%8F%E9%A2%9C%E8%89%B2%E5%88%86%E5%B8%83%E7%9B%B4%E6%96%B9%E5%9B%BE&variant=zh-tw
不好意思
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範圍可以由你自己決定，若你覺得某段範圍都屬於紅色，那你就可以將這段範圍設定為紅色。
讚讚
請問以H-S圖分析完圖片顏色後如何能知道這是什麼顏色呢?(如果是以純紅色圖片舉例)
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我的方法是將彩色範圍分為16等分，就如同文章所述每三個等分為一種顏色，當然顏色還可細分下去。紅色範圍介於0•14•15。
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[…] 視窗程式若能對滑鼠事件 (Mouse Event)產生反應，那麼這個程式就比較友善：Ｐ，因為要做圖形辨識project的關係，我要讓使用者能在影像上做標記，接著對標記內容做分析，然後我要做的是車輛顏色分類 (Car Color Classification)。 我寫的程式碼並不長，在這裡秀出來： […]
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