本项目提供基于MATLAB的颜色主题图像分割和特征提取代码，涵盖多种颜色空间转换及阈值分割算法，适用于图像处理与分析研究。
图像分割提取特征的MATLAB代码可用于建模人们如何从图像中选择颜色主题，在图形艺术和设计作品中发挥重要作用。然而，手动挑选引人注目的色彩组合可能会很困难。因此，我们关注于那些能够激发创意灵感的图片，并且这个项目展示了通过使用训练有素的回归模型来提取这些图中的颜色主题的方法。
该项目包括从图像目录中抽取颜色方案、输出特征以及训练模型的过程，还提供了比较不同主题的方式。主要解决方案文件是PaletteExtraction/PaletteExtraction.sln。所需输入为一个名为c3_data.json的数据文件，该数据需要下载并放置在与PaletteExtractor和Engine相同的主目录下（实际上仅需这个文件）。此外，请确保localconfig.txt中的(json)路径指向正确的json文件位置。
项目还涉及显著性映射以及图像分割图的生成。具体来说，在saliency目录中为每个图片创建显着性地图，并且在segments目录中存储每个图像的分割图形，以便进一步分析和处理。
5星
