顏色一共有1600多萬種，人類能夠分辨的顏色大概有7000多種，但是精確地分辨出每乙個顏色，挑戰依然很大，目前市面上的顏色方案都分的很細，對於實際的應用場景來說其實用處不大。因為人們並不關心這個顏色的專業名稱是什麼，只關心它們屬於哪個色系，叫什麼。
目前還沒有找到關於顏色識別很好的方案，這裡開源一下自己的顏色解決方案，就當是拋磚引玉。希望有大牛能夠指導一下顏色的問題要怎麼解決，目前顏色的識別的準確率大約是80%左右，因為資料集中缺少灰色的資料，所以會把灰色識別為其他顏色。
我的解決方案如下：我有乙份20萬種顏色的資料集，裡面的20萬種顏色被分別命名為27種顏色，我將這些顏色的名稱和數值送到knn中進行訓練，然後輸入新的數值進行**。
**如下：
import os
import sys
from sklearn.neighbors import kneighborsclassifier
path3="color_name.txt"
file=open(path3)
list_color=
x=y=
neigh = kneighborsclassifier(n_neighbors=27)
for i in range(0,196600):
color=
line=file.readline()
str1=line.split("]")[-1]
if str1 not
in list_color:
print str1
str2=line.split(",")[0].split("[")[-1]
str3=line.split(",")[1]
str4=line.split("]")[0].split()[-1]
color_name=
neigh.fit(x, y)
predict = neigh.predict([[50,20,20]])
print predict
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