花色作为向日葵的一种美学性状，对其新基因型的开发及其市场价值具有重要意义。向日葵舌状花的标准评价方法是根据国际植物新品种保护联盟(UPOV)向日葵指南制定的。这种方法的主要缺陷是评价者需要具有高度的专业知识，而且该方法具有高度主观性。

在(A)3D Lab颜色空间和(B)2D ab颜色空间中确定了国际植物新品种保护联盟(UPOV)颜色类别的平均向量

为了验证人类不能同等区分颜色的假设，100名农业专家使用UPOV指南对6种商业向日葵基因型进行了评价。此外，本文提出了一种新的向日葵舌状花颜色分类方法：数字UPOV (dUPOV)，它依赖于软件图像分析，但最终的决定仍然留给评估者。为此，我们创建了一个新的花彩色图像分析(FloCIA)软件，用于向日葵花的数字图像分割和自动分类，并通过比较153张F₂基因型的数字图像和作为基本事实的专家评估答案，评估这种方法的益处和相关性，最终确定新开发软件的准确性。结果发现，FloCIA能够可视化研究中使用的向日葵基因型的舌状花图像分割，此外，两个主色簇，属于每个UPOV颜色类别的像素百分比可以在CIE L*a*b*颜色空间中以图形表示UPOV类别的平均向量。另外，基于dUPOV的专家颜色评估和软件评估之间的射线花颜色测定的精度(重复性)大于由同一专家执行的两个基于UPOV评估(重复性)。在包含153张F₂基因型照片的图像数据集上，用于无监督(自动)分类的FloCIA软件的准确性为91.50%。此案例中，软件和专家们对153张相同颜色图片中的140张进行了分类。

对6个供试向日葵基因型(cms130、Heliopa、Dwarf、Neoplanta、Pacino Gold和Ring of Fire)的图像进行分割(排除背景和花盘)，并用k-means算法进行聚类：(A)原始图像，(B)颜色分割，(C)纹理分割，(D，E)两个显性图像集群

每个基因型的主色簇的位置

综上所述，如果超过一种重要的颜色存在于检查的基因型，这种视觉呈现可以作为评价者确定主色的指导方针，并得出结论。

评价者得分与6个受检向日葵基因型(Neoplanta、Heliopa、CMS1 30、Ring of Fire、Pacino Gold和Dwarf)各国际植物新品种保护联盟(UPOV)颜色类别像素数的相关性。

来源：

Zorić M, Cvejić S, Mladenović E, et al. Digital Image Analysis Using FloCIA Software for Ornamental Sunflower Ray Floret Color Evaluation. Front. Plant Sci., 09 November 2020 | https://doi.org/10.3389/fpls.2020.584822.