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。
Colour-Checker Detection实现了以下几种色彩检查器检测算法:
图像分割算法
机器学习推理
多种色彩检查器支持
开放源代码
Colour-Checker Detection需要以下主要依赖:
可选依赖:
pip install colour-checker-detection
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。
图像分割算法主要基于以下步骤:
机器学习推理基于YOLOv8目标检测模型:
Colour-Checker Detection可广泛应用于以下场景:
Colour-Checker Detection团队计划在以下方向持续改进:
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:
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。
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