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建筑颜色识别算法研究
目录
1.内容概要................................................2
1.1研究背景.............................................3
1.2研究意义.............................................4
1.3文献综述.............................................4
2.建筑颜色识别概述........................................6
2.1建筑颜色识别的重要性.................................7
2.2建筑颜色识别的挑战...................................8
2.3相关技术发展........................................10
3.算法原理与技术路线.....................................11
3.1原始数据采集与预处理................................13
3.2特征提取方法........................................15
3.3分类识别算法........................................16
3.4模型优化与评估方法..................................17
4.实验设计与数据集.......................................18
4.1实验环境说明........................................20
4.2数据集构建与描述....................................21
4.3实验流程与参数设置..................................22
5.算法实现与分析.........................................23
5.1特征提取部分........................................25
5.1.1原始图像处理....................................26
5.1.2颜色空间转换....................................27
5.1.3图像分割与处理..................................29
5.2分类识别算法实现....................................30
5.2.1CNN模型设计.....................................31
5.2.2传统机器学习算法................................33
5.3实验结果分析........................................34
6.算法性能评估...........................................36
6.1评估指标定义........................................37
6.2实验结果与分析......................................38
6.3性能改进建议........................................39
7.结论与展望.............................................41
7.1研究总结............................................42
7.2存在问题与不足......................................43
7.3未来研究方向........................................44
1.内容概要
本文档旨在深入研究和探讨建筑颜色识别算法，通过对该领域现有技术的全面分析，提出一种高效、准确的建筑颜色识别方法。我们将介绍建筑颜色的基本概念和分类，为后续研究提供理论基础。我们将回顾现有的建筑颜色识别算法，包括基于传统计算机视觉的方法和深度学习方法，并分析它
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