Question

我有2种颜色的阵列/列表。一种表示图像中的 actual 主色，另一种表示算法认为是图像中的主色的列表色。

我想比较这两个列表，以了解算法与 actual 底色真值列表的接近程度。 *如果两种颜色之间的欧式距离小于等于25，则认为它们接近（相同）。

问题在于2个列表的长度不一定相同。并且每个列表中的颜色不会有任何顺序。颜色将始终位于颜色空间CieLAB（cv2.COLOR_BGR2LAB）中。

2个列表的示例，我需要比较相似性。请注意，它们的顺序不同，列表长度也不同。但是，这两种颜色被认为是相同的，因为它发现了地面真实情况中的所有颜色（加上一些额外的颜色），并且所有这些颜色相距<= 25。

ground_truth = [[76，177，34]，[36，28，237]，[204，72，63]，[0，242，255]]
结果= [[35，29，234]，[200，72，63]，[70，177，34]，[0，242，250]，[45,29,67]，[3,90,52] ]

我在下面建立了一个验证器，但是我不确定它是否正确？对如何实现上述目标有何建议？

def validator(algoTuner, result, ground_truth):
    # Score = How close the colours in result are to the colours in ground_truth

    # p = pairwise distance between result and ground_truth
    # hits = get all distances from p that are <= max_dist
    # score = float(len(hits)) / len(ground_truth)
    dists = cdist(result, ground_truth, 'euclidean')
    score = float(len(dists[ dists < 25 ])) / len(ground_truth)
    return score

在@Nakor回答后，

编辑，这会更正确吗？请记住，该算法可以找到比真实情况更多的颜色。重要的是算法会根据地面真实情况找到所有正确的颜色，任何其他颜色都不会影响得分。

def validator(algoTuner, result, ground_truth, debug=False):
    dists = cdist(result, ground_truth, 'euclidean')
    correct_guesses = np.sum(dists<25, axis=1)
    correct_guesses = correct_guesses[ correct_guesses > 0 ]
    # score = correct_guesses.mean()
    score = float(correct_guesses.size) / len(ground_truth)

    if debug:
        print(len(correct_guesses))
        print(correct_guesses)
        print(score)
    return score

Answer 1

我认为您计算分数的部分不正确。您正在计算全球范围内低于25个的元素数。但是，如果我理解正确，那么您正在寻找的是，ground_truth中的每种颜色是否至少有一种颜色在result中小于25点。

如果是这种情况，那么我将使用以下方法修改您的验证器：

def validator(algoTuner, result, ground_truth):
    # Score = How close the colours in result are to the colours in ground_truth

    # p = pairwise distance between result and ground_truth
    # hits = get all distances from p that are <= max_dist
    # score = float(len(hits)) / len(ground_truth)
    dists = cdist(result, ground_truth, 'euclidean')
    correct_guesses = np.sum(dists<25,axis=0)
    score = (correct_guesses>0).mean()
    return score

它返回结果中也存在的ground_truth中的颜色比例。在您的示例中，得分为1。

将地面真实颜色列表与另一种颜色列表进行比较

1 个答案: