我刚开始接触机器学习，目前正在进行一个项目。该项目是关于根据特征和颜色属性对图像进行分类的。

我尝试过根据《OpenCV with Python by Example》书中给出的示例，通过特征提取来分类图像（使用Dense提取器SIFT描述符技术生成代码本并训练SVM来分类提取的特征），但我还没有尝试将特征和颜色属性结合起来，因为在特征提取过程中采用的图像是灰度化的。

我的问题是：

• 如果我加入颜色属性，是否可以使用相同的方法，即我将创建一个特征图（灰度化；形状属性）和颜色直方图图，并为这两个属性训练SVM？
• 或者，在OpenCV中是否有办法让SIFT同时计算形状和颜色属性？

回答：

我发现了一个与这个问题相似的项目，题为Leveraging Computer Vision Priciples for Image-Based Shoe的论文。

他们采用了不同的方法来检测和比较图像的颜色与其形状和纹理。我将尝试在opencv中使用他们推荐的算法，看看这是否适用于我的项目.. 🙂