通过YOLO实现对象分割，并结合颜色直方图和kNN分类器进行颜色识别——源代码。

简介：
VehicleColorID 采用了YOLOv3技术进行对象分割任务，同时借助颜色直方图和k近邻（kNN）分类器来完成颜色识别。为了顺利运行，需要确保安装了图书馆级别的OpenCV-4.2、枕头-6.1以及Matplotlib-3.1.3。此外，还需安装Darknet和YOLOv3的配置（cfg）文件和权重文件。请按照提供的指南安装Darknet。color_feature_extractor和knn模块应与VehicleColorID文件一同放置于同一目录中，并置于包含要检测的颜色数据集的文件夹内。训练数据则通过执行color_feature_extractor.py脚本来生成，命令为：python color_feature_extractor.py --path $COLOR_DATASET_PATH。随后，利用在COCO数据集上预训练的YOLOv3模型作为对象检测器，结合基于颜色的kNN分类器来预测检测到的对象的具体颜色。