我有11种特定的颜色，希望将普通的RGB图像限制在这11种颜色内，目前我使用的方法是通过计算欧几里得距离找到最接近的颜色，这是最简单的方法，但由于未来我将使用微处理器来实现这一点，速度对我来说非常重要，是否有其他方法，比如使用ANN或其他机器学习或图像处理技术来加速这个过程？提前谢谢你

P.S.: 这个问题叫什么名字？我可以更好地搜索相关信息

回答：

如果你已经确定了这11种颜色，可以构建一个kd树（或类似的数据结构；搜索关键词可以是空间数据分区树），每个节点包含一个大小为3的RGB向量。

注意：这些数据结构需要你定义使用的度量标准。

欧几里得距离/L2范数听起来不错，但从图像算法的角度来看，我建议将所有内容转换到为人类感知设计的颜色空间，然后在该空间上使用L2范数。

然后，对于图像的每个像素，你可以查询最近邻，这是这些数据结构的核心方法。

可能的加速效果取决于细节。正如Mark所说：进行基准测试吧！

你要找的关键词可能是最近邻搜索。有很多替代方案，包括近似方法（对于你的情况可能不需要）。