reinhard等人根據lab顏色空間中各通道互相不關聯的特點，提出了一組適用於各顏色分量的色彩遷移公式，較好的實現了彩色影象之間的色彩遷移。基本思想就是根據著色影象的統計分析確定乙個線性變換，使得目標影象和源影象在lab空間中具有同樣的均值和方差。
將參考影象和目標影象轉換到lab顏色空間下
計算參考影象和目標影象的均值和標準差
目標影象的每個畫素值，減去目標影象的均值然後乘以參考影象和目標影象標準差的比值，再加上參考影象的均值
目標影象轉換到rgb空間
reinhard等人提出的色彩遷移演算法的優點是實現簡單，且執行效率高。但該演算法由於是整體色彩遷移，因此它對全域性顏色基調單一的影象有著良好的遷移效果。而對於顏色中內容豐富的影象，則效果並不那麼明顯。一般解決方式是引入人機互動選取樣本塊的方法，同時還要求使用者指定樣本塊之間的對應關係。當影象的色彩比較複雜時，使用者是無法手工精確的選取樣本塊的，此時該演算法也將失去作用。
python opencv實現reinhard顏色遷移演算法
顏色遷移–reinhard經典演算法
welsh顏色遷移演算法實現過程 python版
很久很久以前，筆者曾經研究學習過welsh演算法，並用c 實現過，見鏈結 welsh顏色遷移演算法實現過程 後來心血來潮想再看看效果，卻發現opencv的版本已經更迭變化太快了，且有學友也想復現一下實驗效果，因此決定用再用python實現一次改演算法。welsh的流程如下 1.將目標影象和樣本影象轉...
演算法 找顏色
1億個球有1000種顏色，其中有一半的球是同一種顏色，採用一種方式能盡快的選出這個顏色。按照不同色的抵消思路，1億個球放在a桶，b桶是個空桶，將a桶的球乙個乙個轉移到b桶，如果放進桶裡顏色的球不同，就清除該色的球，剩餘的桶裡的球就是這個顏色 include include using namespa...
遷移學習演算法之TrAdaBoost
tradaboost演算法由來已久，具體演算法可以參考作者的原始文章，boosting for transfer learning。1.問題定義 傳統的機器學習的模型都是建立在訓練資料和測試資料服從相同的資料分布的基礎上。典型的比如有監督學習，我們可以在訓練資料上面訓練得到乙個分類器，用於測試資料。...