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肖像画の髪の毛を検出してカプセル化するアルゴリズムを正しく動作させたと仮定します。

どうすれば (高い % の正しさで) 色を区別できますか?

単純に見えることはわかっていますが、主な問題は、写真が撮影された場所の環境光条件、または (少ないケースではありますが) ポストエフェクト処理によって、「ブロンド」、「ブラック」、「ブラウン」の範囲が変化することです。 「赤」は、誤検知があり、正しいものが検出されない場合があるため、大きく変化します。（たとえば、金髪を黒として渡す）。

この種の問題を「正規化」してエラーを最小限に抑えるには、opencv（または他のツール、すでに髪の毛があるため）を使用して、どの前処理アルゴリズムまたはメソッドを適用する必要がありますか？

どうもありがとう。

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色の分類には機械学習の手法が使えると思います。色のサンプル (色のヒストグラムを入力ベクトルとして使用できます) といくつかのクラス (色の名前) で分類器 (SVM やニューラル ネットワークなど) をトレーニングするだけです。光の変化、ノイズ、影などに対処するための良い方法だと思います。また、高度な色空間 L*a*b* または HSV を使用する方が良いと思います。

入力ベクトルにいくつかの参照ヒストラムを含める必要があるかもしれません (照明条件に関するデータを取得するため)。たとえば、顔から取得できます（最良の解決策ではありません）。

于 2013-08-16T15:23:56.053 に答える