好吧，假設我已正確地檢測並封裝肖像圖片的頭髮的alghoritm。檢測肖像圖像中的頭髮顏色
我怎樣才能（高正確性），區分顏色？
我知道這看起來很簡單，但主要的問題是，根據拍攝照片的環境光線條件或（較少的情況）後效果處理，一系列「金髮碧眼」，「黑色」 「棕色」和「紅色」變化很大，假定爲正值，有時候沒有檢測到正確的值。 （通過一個金髮黑色的例子）。
使用opencv（或任何其他工具，因爲我已經有頭髮），我應該使用哪種預處理算法或方法來「規範化」這類問題並最小化錯誤？
非常感謝。
我認爲你可以使用機器學習方法進行顏色分類。 只聽到顏色樣本（您可以將顏色直方圖作爲輸入向量）以及一些類（顏色名稱）的訓練分類器（例如SVM或神經網絡）。我認爲這將是處理光線變化，噪點，陰影等問題的好方法。我認爲最好使用一些先進的色彩空間L * a * b *或HSV。
可能你需要在輸入向量中包含一些參考historgam（用於獲取有關照明條件的數據）。例如，你可以從面部得到它（不是最好的解決方案）。
謝謝，我已經讀了一點，實際上我應該使用（如選項）YCbCr，省略Y. 採取頭髮顏色範圍的一些樣本，並讓他們在YCbCr空間，然後與孤立（也在YCbCr）每張照片的頭髮。 對嗎？ 謝謝 – voskyc
不，我的意思是例如：你有顏色直方圖矢量{1,2,3,42,4,2,6}，你可以指定標籤，例如「黃色」。你有很多這樣的對子。然後你可以使用這些數據來訓練分類器。訓練後，它會從你的直方圖矢量得到你的顏色名稱。 –
在這裏你可以閱讀有關在類似問題中使用ML：http://lear.inrialpes.fr/pubs/2009/VSVL09/verbeek09tip.pdf –
要區分顏色，HSV色彩空間通常是一個不錯的選擇，因爲您可以直接獲取色調。 – ChronoTrigger
你解決了這個問題？ – Suisse