Image processing 使用遗传算法按颜色比较图像

我现在遇到了一个严重的问题，我需要用遗传算法比较花（康乃馨）的图像，程序必须确定花属于哪个品种（到目前为止，我使用了15种不同的品种），问题是我在构建染色体时遇到了困难，好的，我只分析每个图像的HSV，然后取每个通道并计算每个通道的平均值（n=255），然后我计算HS、HV和SV之间的相关性，我预计平均值将足以找到它所属品种花簇旁边的任何新花（顺便说一句，我有一个用于训练的所有花的数据库）通过计算花的平均值和每个簇的质心之间的距离，并可能使用相关性进行调整，但对于不同的品种，该距离通常比必须的距离小得多。是否有方法仅使用颜色对这些花进行分类（我读过一些使用纹理的应用程序，但这与我的能力格格不入），特别是使用遗传算法（我知道神经网络更适合这种分析，但老师问的就是这个问题）？非常感谢。顺便说一句，我正在使用OpenCV，不知道它是否相关。PS：如果有任何错误，请原谅我的英语，而不是我的母语。

所有这些都非常令人困惑。你说“必须确定花的种类”，听起来像是监督学习（分类）问题。然后再谈谈集群和集群（这是无监督学习）。我想你的问题/方法的主要问题是遗传算法是一种优化方法，你仍然需要说明你试图优化的函数（是分类目标函数？哪一个？是聚类目标函数？哪一个？）老实说，这是我第一次尝试遗传算法，所以我认为这是监督学习，因为我需要对花进行分类，认为目标函数是分类的。我认为聚类可以封装不同的品种，然后根据用于测试的花找到最接近的品种，不知道这是否正确请帮我澄清我的答案。无论如何，谢谢。