【机器学习案例6】使用机器学习从图像中提取突出的颜色（含源码）

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• 作者介绍：工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究
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前言

问题：

定义：

算法：

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前言

机器学习可以用于提取图像中的突出颜色，这在许多应用中都具有重要的背景和意义。

1. 图像处理和分割：

   在图像处理中，提取图像中的突出颜色可以帮助进行图像分割和目标检测。通过识别和提取图像中的主要颜色，可以将图像分割成不同的区域，从而方便后续的分析和处理。

2. 图像检索和分类：

   在图像检索和分类中，提取图像中的突出颜色可以用作图像的特征。这些特征可以用于检索相似图像或对图像进行分类，从而实现图像的自动分类和组织。

3. 图像编辑和美化：

   在图像编辑和美化应用中，提取图像中的突出颜色可以帮助进行图像的调色和美化。例如，可以根据提取的突出颜色调整图像的色调、饱和度和亮度，从而增强图像的视觉效果。

4. 图像分析和理解：

   在图像分析和理解中，提取图像中的突出颜色可以用于识别图像中的重要物体或区域。这有助于理解图像的内容和语义，从而支持更高级的图像分析和理解任务。

5. 视觉感知和用户体验：

   在视觉感知和用户体验方面，提取图像中的突出颜色可以帮助设计更具吸引力和美感的界面和图像。这有助于提升用户对产品和服务的体验和满意度。

总的来说，机器学习提取图像中的突出颜色具有广泛的应用背景和意义，可以帮助实现图像处理、分割、检索、分类、编辑、分析、理解、视觉感知等各种任务和应用。

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问题：

给定一张图像，我们想要从中提取 6 种突出的颜色。

定义：

LAB 颜色空间： Lab