Я работаю над проектом, который включает в себя сканирование в цвете в RGB, а затем поиск в базе данных большего количества данных RGB, чтобы увидеть, что больше всего похоже на сканированное в цвете.Я решил, что самый простой способ определить, что означает «похожий» в этом случае, - это представить цвета в трехмерном пространстве, а затем найти расстояние между отсканированной точкой и остальной частью базы данных.
Мне кажется, что первая часть этого хороша, идея использования трехмерного пространства и близости, но эта вторая половина кажется мне плохой идеей, мне не нужно проверять отсканированный цветпротив каждой точки в базе данных, я должен?Никогда не занимаясь официальной CS-работой, я не знаю, что делать, но у меня ужасно отчетливое ощущение, что должен быть лучший путь.
Или, чтобы сделать это резюме: у меня есть некоторые входные данные, и куча хранимых данных и функция, которая говорит мне, насколько похожи любые два данных.Каков наиболее эффективный способ найти наиболее похожую сохраненную сущность на вход?
Редактировать: Я использую Python для этого, если кому-то интересно.