在opencv中构建实验室颜色模型

我需要根据实验室颜色空间的“a”和“b”通道创建颜色模型。我已成功分离了三个通道“L”、“a”和“b”，并使用此代码计算“a”和“b”的平均值和标准偏差：

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我真的不知道如何继续下去。该项目的最终结果是使用生成的颜色模型进行图像分割。

您的问题不清楚。请详细说明。我知道你做了什么。但你想要的是如此模糊。构建一个你提问的颜色模型围绕着这个函数：

cv2.cvtColor（img，cv2.color\u BGR2LAB）

，你还想要什么？基本上我必须实现图像分割功能，使用Lab颜色模型。我的老师说我必须按通道分割图像（这样做了），并计算每个通道的平均值和标准偏差（也这样做了）。但我不知道热会不会继续..我明白了。现在，您必须基于像素分割图像。如果像素值等于或大于[mean+'x'偏差]，则对其进行分段。所有其他像素值不分段，反之亦然。你的老师是对的。你的老师希望你从这里开始，仅此而已。：）

Scalar aMeanDev;
Scalar aStdDev;
meanStdDev(A, aMeanDev, aStdDev);
uchar aMean = aMeanDev.val[0];
uchar aStd = aStdDev.val[0];

Scalar bMeanDev;
Scalar bStdDev;
meanStdDev(B, bMeanDev, bStdDev);
uchar bMean = bMeanDev.val[0];
uchar bStd = bStdDev.val[0];