我有两组图像。在一组中，背景和前景的颜色显着不同（背景是暗的，前景是亮的，反之亦然）。区分这些类型的图像有哪些有用的特征？
我从颜色直方图开始（我将带有 8 个 bin 的 R/G/B 直方图连接成一个 24 维特征向量），但可以改进吗？使用其他颜色空间怎么样？
这是一个例子。
绿色矩形表示颜色变化不大的区域。洋红色矩形显示了它们所在的区域。我想将这两个区域分开。我现在正在做的是计算这些区域上颜色通道的直方图并将它们连接起来。
【问题讨论】：
标签： image image-processing machine-learning
如果您正在寻找颜色变化的区域，我建议对颜色进行平均并从其附近像素的平均值中减去每个像素。在图像均匀的情况下，一个像素与其局部区域的平均值之间的差异将趋于零 - 即黑色。
这里我做了一个半径为 5 像素的高斯模糊，然后相对于原始图像进行差分，即从原始图像中减去模糊图像。
我可以像这样使用 ImageMagick 获得类似的结果，但是是灰度：
convert VBHC1.png -colorspace gray \( +clone -blur 0x6 \) -compose difference -composite out.jpg
或者也许是一个边缘检测器，比如 Canny 会告诉你你是否在你想要的区域。我使用 ImageMagick 制作了这个
convert VBHC1.png -canny 0x1+10%+20% out.jpg
【讨论】：