给定一个图像（2048x2018），该图像具有大量的随机像素噪声（每个可能的图像> 90％），因此在整个图像中分布着多个相同颜色的像素。我想消除噪音，只留下相同颜色的像素。假设所有随机像素中应保留10个红色，15个橙色和14个黑色像素。
但是，重复像素的颜色事先未知。有多个具有不同颜色的图像。因此，我正在尝试编写一种算法，该算法将对图像进行过滤，直到只剩下重复的颜色为止。重复颜色的数量应尽可能接近实际数量，但不一定准确。
我认为这可以通过建立一个网络来滤除噪声来实现。但是数据似乎太随机而无法使用常规网络，因为除了重复像素外没有其他图案。有没有一种方法可以计算没有任何实际模式的分布值？也许有其他方法可以不用对每种颜色进行强力排序吗？
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听起来像您需要使用某种类型的缓冲池，特别是 Average Pooling 。您可以使用合并来首先找出图像中主要的颜色，然后除去主要颜色以外的所有其他颜色的像素，从而仅保留所需的颜色。