颜色分类leetcode-day-night-classifier:使用OpenCV通过图像处理对昼夜图像进行分类

颜色分类leetcode 日夜图像分类器 该存储库包含使用 OpenCV 和零机器学习通过图像处理实现的昼夜图像分类。 先决条件 该项目是使用 python 3.6.7 和以下包开发的。 不需要 GPU。 numpy==1.16.4 熊猫==0.24.2 seaborn==0.9.0 matplotlib==3.0.3 opencv-python jupyterlab 使用pip安装： pip install -r requirements.txt 数据集 白天/黑夜图像数据集由 200 张 RGB 彩色图像组成，分为白天和黑夜两类。 每个示例的数量相同：100 张白天图像和 100 张夜间图像。 这将为我们提供一个平衡的数据集。 注意：所有图片均来自（许多户外场景档案）。 方法 第 1 步：加载数据集并可视化 可视化数据集可以让我们了解数据。 我们试图找到一些显着特征：白天图像通常比夜晚图像亮得多。 夜间图像也有这些非常明亮的小点，因此整个图像的亮度变化比白天图像大得多。 白天图像中有更多的灰色/蓝色调色板。 第 2 步：预处理数据 所有输入数据应采用一致的形式。 我们将所有图像调整