Какую цветовую модель выбрать для машинного обучения?

Всем привет!

Есть задача - распознать цвет одежды на фотографии в текстовое описание цвета. Есть цветовые модели: RGB, HSV, HSL и прочее.
Но все равно все эти модели в итоге дают более 800 оттенков и такие названия как Gainsboro, синевато-стальной и прочие Авокадо цвета. Какая цветовая модель (или пространство) предоставят "легкий способ" привязки цвета по палитре к текстовому названию цвета? А цвета мы хотим сделать не 800, а к примеру 40
  • Вопрос задан
  • 736 просмотров
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 3
dom1n1k
@dom1n1k
Задача не так проста, как кажется. Много подводных камней. Если у вас например мультибрендовый магазин и картинки приходят из разных источников - будут проблемы с различным условиями съемки (температура освещения, общая яркость). Плюс многие бренды свои фото обрабатывают в ФШ до усрачки, извините мой французский.
И непонятно - у вас список цветов готовый или вам его нужно получить из массива фото?

Лучше всего будет CIE Lab или LCh(ab). И связанные с ними функции CIE delta E.
Ответ написан
@Vlad_Fedorenko
Кластеризовать цвета на 40 кластеров методом к-средних?
Ответ написан
@mikkab
если у вас уже есть 40 эталонных цветов, то просто ищем наименьшее расстояние до эталонных цветов.
HSV/HSL или LAB дадут более корректный результат чем rgb.
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы
29 мая 2020, в 00:02
5000 руб./за проект
28 мая 2020, в 23:42
10000 руб./за проект