我想训练一个模型，以便从汽车图像中推断出汽车的颜色。假设我将使用k-近邻算法进行颜色分类。

还假设以下情况：

1) 我有1000张带标签的图像

2) 我有100张用于测试的图像

然而，假设我已经编写了一个源代码，能够在汽车图像中检测到汽车并获取其颜色。

这个源代码对训练模型有用吗？还是因为我已经（手动）标记了训练图像，所以它在本质上无法使用？

回答：

我理解你的问题是，为什么我们需要创建一个机器学习模型，当我们可以使用图像处理技术本身来解决问题时？

• 因此，如果目标非常简单，比如在图像中查找某个对象的颜色，查找图像中不变于旋转和缩放的模板，边缘检测等，总是建议使用图像处理库。

• 但是，当你的目标变得复杂，比如在图像中识别各种对象，定位对象，基于像素的分割，视频分割等，你将需要使用深度学习模型。

在你的情况下，你需要检测汽车并找出其颜色。

让我们将这个问题分成两部分：

1) 汽车检测和定位：

• 为了检测一个对象（汽车），你需要注意以下挑战：

  • 视角变化
  • 尺度变化
  • 变形
  • 遮挡
  • 照明条件
  • 背景杂乱
  • 类内变化

如果你的测试用例不面临这些挑战，那么你可以很好地使用图像处理库。否则，这将成为一个复杂的过程。因此，解决这个问题的唯一方法是用不同这样的图像来训练模型。

2) 颜色检测

• 对于这个，建议使用图像处理方法本身。因为对于训练，你需要有大量的图像，涵盖你可能遇到的每一种颜色。

希望这对你有帮助！