基于颜色的图像搜索通过分析和匹配图像的颜色特征来工作。当用户提交查询图像或选择颜色时，系统会从图像中提取颜色信息，并将其与索引图像数据库进行比较。该过程通常包括将图像转换为 RGB 或 HSV 等颜色空间，将颜色分离为色调、饱和度和明度等分量。例如，通常首选 HSV，因为它与人类感知颜色差异的方式更接近。然后，系统生成一个颜色直方图——颜色分布的统计表示——以量化图像中每种颜色的存在量。该直方图就像图像颜色配置文件的指纹一样。
为了实现高效搜索，颜色数据以结构化格式进行索引。这可能涉及将相似颜色聚类到分箱（例如，将蓝色阴影分组到一个类别中）或通过将图像分割成区域（例如，网格）并分析每个区域的颜色分布来使用空间信息。例如，搜索“以红色为主导的图像”可能会优先处理在特定区域（如中心）具有高红色值的直方图。欧几里得距离或余弦相似度等距离度量用于比较查询图像和索引图像之间的直方图。高级系统可能还会采用机器学习模型，根据某些颜色或区域在人类感知中的重要性来加权，从而提高相关性。
实际实现面临着处理光照变化、图像分辨率和计算效率等挑战。例如，如果索引时的光照条件与查询时不同，具有橙色调的日落照片可能会被误解。为了解决这个问题，应用了颜色归一化或使用不变颜色描述符（例如，忽略亮度）等预处理步骤。OpenCV 等工具或 Python 中的 Pillow 等库通常用于提取直方图和执行比较。一个真实的例子是电商平台允许用户按颜色搜索商品：用户选择“海军蓝”将检索出其主要颜色落在系统索引颜色空间中预定义海军蓝范围内的商品。这种准确性和速度的平衡使得基于颜色的搜索成为许多图像检索系统的基础功能。
