项目简介

本实验项目以计算机视觉技术探索图像色彩维度的量化分析方法。基于 OpenCV 开源视觉库，实现在不同色彩空间（RGB / HSV / Lab）下的直方图比对与相似度评分。核心流程包括：图像灰度转换与尺寸标准化、HSV 色彩空间转换以分离色调/饱和度/亮度、使用 cv2.compareHist 计算色域相关性得分（0~1 区间），以及轮廓提取与目标区域分割。

项目定位为个人编程练习，旨在动手实践 OpenCV 的图像处理管线构建与特征工程思维。所有分析结果为色彩分布的数学度量，不涉及医学诊断或健康评估。

技术方案

• 核心库：OpenCV (cv2) + NumPy
• 色彩空间：RGB / HSV / Lab 多通道直方图分析
• 相似度算法：cv2.compareHist（相关性 / 卡方 / 巴氏距离）
• 图像预处理：灰度转换、阈值分割、轮廓检测、ROI 提取
• 结果可视化：Matplotlib 直方图叠加对比 + 匹配热力图

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