开源项目推荐：基于KNN的颜色识别与分类

开源项目推荐：基于KNN的颜色识别与分类

color_recognition :art: Color recognition & classification & detection on webcam stream / on video / on single image using K-Nearest Neighbors (KNN) is trained with color histogram features by OpenCV. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/color_recognition

1. 项目基础介绍与主要编程语言

该项目名为“Color Recognition”，是一个开源的颜色识别与分类项目，由Ahmet Özlü创建并托管在GitHub上。项目主要使用Python编程语言，结合OpenCV库进行颜色直方图的计算和K-最近邻（KNN）分类算法的实现。

2. 项目核心功能

项目的核心功能是通过KNN机器学习分类算法，使用颜色直方图特征对图像中的颜色进行识别和分类。具体功能包括：

• 特征提取：通过计算图像的RGB颜色直方图，提取特征值。
• KNN分类器训练：使用提取的特征值训练KNN分类器。
• 颜色分类：读取摄像头实时流或单个图像，对图像中的颜色进行实时识别和分类。
• 支持的颜色分类：能够识别包括白色、黑色、红色、绿色、蓝色、橙色、黄色和紫色在内的多种颜色。

3. 项目最近更新的功能

根据项目更新日志，最近的更新主要包括以下几点：

• 性能优化：对颜色识别算法进行了性能优化，提高了识别速度和准确度。
• 代码重构：对部分代码进行了重构，提高了代码的可读性和可维护性。
• 文档完善：更新了项目README文件，提供了更详细的安装和使用说明。
• 功能扩展：增加了新的颜色识别示例，扩展了项目的应用范围。

通过这些更新，项目在实用性和易用性上都得到了提升，为开发者提供了一个强大的颜色识别工具。

color_recognition :art: Color recognition & classification & detection on webcam stream / on video / on single image using K-Nearest Neighbors (KNN) is trained with color histogram features by OpenCV. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/color_recognition