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色やコントラストなどを見て、画像を処理しているだけです。私の問題は、画像の補色を分析し、これを効率的に実行しようとすることです。

まず、ピクセルRGBを取得しました。次に、HSV に変換し、色相を上げて RGB に戻し、補色を取得しました。次に、クローゼットの隣にあるものを調べて、これらのいずれかが補色であるかどうかを確認します. これらがどのようにピクセルであっても、中央のピクセルが補完的であることはめったにありません。したがって、これはあまり効率的ではないと思います。

または別のアイデア...色の領域に従って画像をセグメント化し、補色の領域がある場合、ある領域から別の領域までの距離を計算します。

これを効率的にコーディングする方法についてのアイデアやアイデアはありますか?

ありがとう

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そのため、非常に遅い方法または少し速い方法で、最終的にこれを行う方法を大まかに考え出しました。

  1. 画像を色領域に分割する
  2. 色の色相に 0.5 を加算して、色領域の補色を計算します。
  3. 正確な補色が存在しない可能性があるため、補色に最も近いものも見てください。
  4. セグメントから相補セグメントまでのユークリッド距離を計算し (これが存在する場合)、1/ED を計算します。これは、近い場合は 1 になり、離れている場合はゼロに近づくため、重みのように機能します。
  5. それに応じて、補色のペアリングを重み付けするセグメントの比率を計算します。

さもないと

  1. セグメントとは対照的に、これを各ピクセルに対して他のすべてのピクセルに対して行います
于 2012-08-25T09:55:20.853 に答える