特征提取——颜色特征
颜色直方图
OpenCV之颜色空间:
颜色空间RGB（Red 红色，Green 绿色，Blue 蓝色）
R的取值范围：0-255
G的取值范围：0-255
B的取值范围：0-255
颜色空间HSV （Hue 色相，Saturation 饱和度，intensity 亮度）
H的取值范围：0-179
S的取值范围：0-255
V的取值范围：0-255
颜色空间HLS (Hue 色相，lightness 亮度，Saturation 饱和度)
H的取值范围：0-179
L的取值范围：0-255
S的取值范围：0-255
颜色矩
这种方法的数学基础在于图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。与颜色直方图相比，该方法的另一个好处在于无需对特征进行向量化。 图像的颜色矩一共只需要9个分量（3个颜色分量，每个分量上3个低阶矩） 颜色矩常和其它特征结合使用，而且一般在使用其它特征前起到过滤缩小范围（narrow down）的作用。
一阶矩(均值,mean),反映图像明暗程度
代码语言：javascript复制u=(1/N)sum(Pij)二阶矩(方差,viarance),反映图像颜色分布范围
代码语言：javascript复制a=sqrt(((1/N)sum(Pij-u)^2),2)三阶矩(斜度,skewness),反映图像颜色分布对称性
代码语言：javascript复制a=sqrt(((1/N)sum(Pij-u)^3),3)
