Advertisement

颜色检测数据集包含colors.csv。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该数据集包含各种 RGB 值,并伴随其对应的颜色名称。该数据集以 CSV 文件形式呈现,具体名为 color.csv,其中记录了 865 种不同颜色的名称、相应的 RGB 值以及其对应的十六进制表示。在机器学习中的颜色检测项目开发中,此数据集将发挥重要的作用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Colors.csv
    优质
    Colors.csv颜色检测数据集包含了丰富的色彩信息和标签,旨在支持机器学习模型识别与分类不同颜色。适用于研究和开发视觉应用。 一个包含 RGB 值及其对应颜色名称的数据集以 CSV 文件形式存在,名为 color.csv。该文件包含了 865 种颜色的名称以及它们的 RGB 和十六进制值,在机器学习颜色检测项目中会使用到这个数据集。
  • OpenCV
    优质
    简介:OpenCV颜色检测技术利用计算机视觉库OpenCV实现图像中特定颜色的目标识别与跟踪,广泛应用于机器人、安防监控及AR领域。 使用VS2015和OpenCV3.1进行摄像头实时识别彩色图像中的特定颜色,并返回搜索到的颜色区域的质心坐标显示在控制台中。这可以为初学者提供参考,帮助他们更好地理解和学习如何使用OpenCV库进行色彩检测与处理。
  • YOLO:24类几何图形的形状和训练与验证
    优质
    本项目提供了包含24种几何图形的数据集,旨在进行形状和颜色识别的研究。其中包括详细的训练集与验证集划分,适用于YOLO模型及其他目标检测算法的训练与评估。 项目包含简单几何图形形状及颜色检测(共24个类别,并有训练集与验证集),数据保存遵循YOLOV5文件夹结构,可以直接用作目标检测的数据集而无需额外处理。 图像分辨率为400-700像素的RGB图片。该数据集中包含了使用cv绘制的封闭几何图形,用于对形状和颜色进行检测。每张图中有多个标注完整的边界框作为目标对象。适用于识别几何图形的颜色与形状。 标注格式遵循YOLOV5标准:类别、中心点x坐标、中心点y坐标、宽度w和高度h(相对坐标)。 数据集包含24个分类,例如粉色三角形、青色圆形及黄色矩形等。 整个压缩后的数据集大小为60MB。训练集中有7978张图片及其对应的标签txt文件;验证集中则包括1994张图片和相应的1994个标签txt文件。 为了便于查看,我们提供了一个可视化py脚本,在随机传入一张图像后可以绘制边界框,并保存到当前目录中。该脚本无需任何修改即可直接运行以显示图像。
  • OpenMV组合
    优质
    OpenMV颜色组合检测是一种利用开源视觉模块(OpenMV)进行复杂色彩识别与分析的技术应用。通过编程设定特定颜色阈值,能够实现对多个目标颜色的同时监测和追踪,在机器人视觉、自动化控制等领域展现出广泛应用前景。 OpenMV的IDE支持两色或多色组合识别。
  • Python图片
    优质
    本教程介绍如何使用Python编程语言进行图片颜色分析,涵盖颜色识别、提取和统计等操作,适用于图像处理初学者。 Python可以用来识别图片中的赤橙黄绿青蓝紫等主要颜色。
  • RGB代码表(全部及其值)
    优质
    《RGB颜色代码表》详尽收录了所有基于红绿蓝三基色模式的颜色及其对应的十六进制和十进制数值,是网页设计与编程中的必备参考工具。 本段落档提供了详细的RGB配色值,无论你想到什么颜色,在文档中都能找到相应的配色值。
  • RGB对照表(全部
    优质
    本作品提供全面的RGB颜色代码参考,囊括了所有可能的颜色组合,是设计师、程序员及色彩爱好者的必备工具。 颜色RGB对照表包含所有颜色大全。
  • 约1900个的口罩
    优质
    本数据集包含了超过1800条记录,专注于各类口罩的检测信息,旨在支持科研人员和开发者进行面部遮挡下的身份验证及表情识别等研究。 口罩检测数据集包含约1900个数据。
  • 分类LeetCode题解:ImageTongueDetect舌头
    优质
    本文章提供了解决LeetCode上与颜色分类相关问题的方法,并介绍了ImageTongueDetect算法用于识别图像中舌头的颜色。通过详细代码和步骤解析,帮助读者理解和实现这一独特应用。 本项目运用计算机视觉技术来识别患者舌头的颜色与纹理特征,并通过生成诊断报告以辅助快速诊断。为此我设计了一个函数,该函数利用聚类方法(如Fuzzy C-means及K-means)实现图像分割,并使用机器学习算法(SVM)和卷积神经网络(InceptionV4)进行分析。 具体而言,此函数能够基于支持向量机(SVM)分类器对每张图片超过50,000个像素的预测模式,在20毫秒内识别出“特征”。此外,该过程还涉及使用TensorFlow等工具和框架处理图像,并应用多种算法(如R-CNN、XGBoost及FCM)来优化结果。
  • STM32F4摄像头
    优质
    本项目基于STM32F4微控制器,利用摄像头实现对环境中的颜色进行实时识别与分析,适用于智能监控、机器人视觉等领域。 可以初步正常识别,在RGB值提取上都没有问题,在颜色处理程序方面还可以继续改进。