我知道这很长，不想读；

我会尽量不让你看到一大堆糟糕的代码来解释我的问题。我正在做一个学校作业。我们有蓝精灵的图片，我们需要通过前景背景分析来找到它们。我有一个Java的决策树，里面包含了所有数据（HSV直方图），这些数据都集中在一个节点上。然后尝试从直方图数据中找到最佳属性来进行树的分割。接着执行分割，并创建一个左子树和一个右子树，数据在这两个节点树之间进行分割。所有数据仍然保存在主树中，以便能够计算基尼指数。

经过26分钟的蓝精灵分析，我的电脑上出现了一个巨大的树，包含了分割和其他数据。现在我的问题是，有人能给我一个大致的思路，如何分析一张新图片并确定哪些像素可能是“蓝精灵像素”吗？我知道我需要生成一个新的数据点数组，包含新蓝精灵的HSV直方图，然后我需要使用生成的树来确定哪些像素属于蓝精灵。

有人能给我一些指导，如何做到这一点吗？

一些额外的信息。
每个决策树对象都有一个分割对象，该对象包含最佳分割属性、分割值和基尼指数。

如果我需要提供任何额外的信息，我很乐意听到你的建议。

回答：

好的。基本上，用未优化的伪代码来说，为了标记新图像中的像素：

对于新图像中的每个像素：

• 计算像素的HSV特征
• 从树的根节点开始递归：
• 这是叶子节点吗？如果是，给像素赋予节点的主导标签。
• 否则，根据像素的特征检查分割标准，并相应地转到右子节点或左子节点

希望这在你的情境中是有意义的。