Colour-Checker Detection简介
Colour-Checker Detection是一个开源的Python库,专门用于实现各种色彩检查器检测算法和相关工具。它由Colour Science组织开发和维护,旨在为研究人员和开发者提供一个强大而灵活的色彩检查器检测解决方案。
色彩检查器是摄影和图像处理中常用的标准化色彩参考工具。准确检测图像中的色彩检查器对于色彩校准、色彩管理和图像质量评估等应用至关重要。Colour-Checker Detection库提供了多种先进的检测算法,能够在各种复杂场景中精确定位和识别色彩检查器。
主要特性
Colour-Checker Detection实现了以下几种色彩检查器检测算法:
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图像分割算法
- 利用图像处理和计算机视觉技术,通过颜色、形状等特征对图像进行分割,从而定位色彩检查器。
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机器学习推理
- 基于Ultralytics YOLOv8深度学习框架,使用先进的目标检测模型实现高精度色彩检查器检测。
- 检测模型已发布在HuggingFace平台上。
- 模型训练数据集也已公开,可在HuggingFace Datasets上获取。
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多种色彩检查器支持
- 目前主要支持ColorChecker Classic 24色卡的检测。
- 未来计划扩展支持ColorChecker Nano和ColorChecker SG等其他型号色卡。
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开放源代码
- 基于BSD-3-Clause开源许可发布,允许自由使用、修改和分发。
- 部分机器学习推理功能使用GNU Affero General Public License v3.0许可。
安装与使用
安装依赖
Colour-Checker Detection需要以下主要依赖:
- Python >= 3.9
- colour-science >= 4.3
- numpy >= 1.22
- opencv-python >= 4
- scipy >= 1.8
可选依赖:
- ultralytics >= 8 (用于机器学习推理)
通过pip安装
pip install colour-checker-detection
基本使用示例
import colour_checker_detection as ccd
# 加载图像
image = ccd.io.read_image('image.jpg')
# 使用分割算法检测色彩检查器
result = ccd.detect_colour_checkers_segmentation(image)
# 使用机器学习模型检测色彩检查器
result_ml = ccd.detect_colour_checkers_inference(image)
# 可视化检测结果
ccd.plotting.plot_image(image, colour_checkers=result)
更多详细用法示例可参考项目示例目录。
技术细节
图像分割算法
图像分割算法主要基于以下步骤:
- 图像预处理:对输入图像进行降噪、对比度增强等处理。
- 颜色空间转换:将图像转换到LAB颜色空间,更适合颜色分割。
- 颜色聚类:使用K-means等聚类算法对图像颜色进行聚类。
- 形态学处理:对聚类结果进行开闭运算等形态学操作,去除噪声。
- 轮廓提取:提取可能的色块轮廓。
- 几何分析:分析轮廓的形状、大小、排列等特征,识别色彩检查器。
机器学习推理
机器学习推理基于YOLOv8目标检测模型:
- 数据集构建:收集并标注了大量包含色彩检查器的图像。
- 模型训练:使用标注数据训练YOLOv8模型。
- 模型优化:通过数据增强、迁移学习等技术优化模型性能。
- 推理部署:将训练好的模型集成到库中,提供简单的API调用。
应用场景
Colour-Checker Detection可广泛应用于以下场景:
- 摄影色彩校准:自动检测照片中的色彩检查器,用于相机色彩校准。
- 图像质量评估:分析色彩检查器颜色还原度,评估图像质量。
- 色彩管理:为印刷、显示等领域提供标准色彩参考。
- 计算机视觉:为其他视觉任务提供色彩校正基准。
- 医学成像:在医学图像分析中提供颜色标准化。
未来发展
Colour-Checker Detection团队计划在以下方向持续改进:
- 支持更多种类的色彩检查器。
- 提高在复杂场景下的检测准确率。
- 优化算法性能,提高检测速度。
- 增加更多实用功能,如自动色彩校正。
- 改进文档和教程,方便用户使用。
社区与支持
Colour-Checker Detection是一个活跃的开源项目,欢迎社区贡献:
如需技术支持,可通过以下方式联系开发团队:
总结
Colour-Checker Detection为色彩检查器检测提供了一个强大而灵活的解决方案。无论是研究人员、开发者还是摄影爱好者,都可以利用这个库来实现准确的色彩检查器检测和分析。随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展,Colour-Checker Detection也将持续演进,为用户提供更优秀的色彩分析工具。
