对图像进行颜色识别时，如何解决摄像头偏色的问题?目前的一个项目中，需要在图像中识别出特定的颜色，目前采用的方法是将图像转成HSV颜色空间，再从中筛选出指定颜色的区域。但是实际应用中，由于摄像头的差异以及环境光的影响，图像往往会出现偏色的情况，从而影响颜色识别，比如摄像头偏蓝时，白色物体往往呈现蓝色。我设想了一种方案：在摄像头区域内，设置几种标准颜色的物体，已知其在正常环境中的RGB或HSV值，然后获取从摄像头实际拍摄出来的物体颜色，和标准色进行比对，获取其差值，然后推算出偏色的程度，再对图像进行颜色校正。
方法/步骤
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1、对拍照环境、条件进行限制，如拍照角度，背景采用纯色等。
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2.识别颜色的主要目的可能还是分类，把颜色识别成某些特定颜色而后分类的难度较大，并且意义不是很大（受摄像头、光照等条件的影响，不可能很精确）。我的思路是将颜色聚类后再分类，聚类过程加入特定问题的限制条件提高准确率。
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3.加入用户交互。
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4.如果环境、条件变化不大，可以利用历史数据提高准确率。
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