从透视图检测拖拉机的颜色[关闭]

Question

我想检测拖拉机（卡车）的颜色。我训练了一个模型来检测拖拉机部分作为 ROI（感兴趣的区域）。我通过在拖拉机周围画一个矩形来检测 ROI。 我的问题是如何检测驾驶室/拖拉机的颜色？我需要该方法对照明条件和天气差异具有鲁棒性。 卡车的例子可以在这里找到

透视图使问题具有挑战性，因为 ROI 是一个矩形，部分背景进入 ROI。

已编辑：我使用 kmeans 并将簇数 = 2，用于下图

[![在此处输入图片描述][1]][1]

它输出这个颜色

似乎传统的图像处理技术不够强大。

您能告诉我哪种方法更准确吗？

Answer 1

您可以在矩形上尝试Color Quantization。这将尝试将颜色数量减少到仍然可以准确表示图像的调色板中。通常的算法返回它们按最主要的颜色排序。

希望矩形中的卡车多于背景。如果您认为卡车通常位于矩形的中心，您也可以在矩形的边缘进行裁剪。

这是一个使用 python 和 scikit 的示例：https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/cluster/plot_color_quantization.html

您应该在预期的调色板中使用非常少量 (4?) 的颜色。