1.一种有色丝评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

获取有色丝图像，获取所述有色丝图像对应的灰度均值和灰度中值；

根据所述灰度均值和所述灰度中值确定二值化阈值范围；在所述二值化阈值范围内遍历二值化阈值得到多张二值化图像；根据所述二值化图像中孤立点的数量筛选出多张初始图像，计算每张初始图像中有色丝的面积占比，最大面积占比对应的初始图像为目标二值化图像；

获取目标二值化图像中的有色丝主干区域；任意设置结构单元边长，对所述目标二值化图像开运算，根据开运算后的背景区域的行数占比和有色丝主干区域的保留程度得到毛羽去除程度，最大毛羽去除程度对应的结构单元边长为目标结构单元边长；基于所述目标结构单元边长，对所述目标二值化图像进行开运算得到有色丝主干图像；

所述目标二值化图像和所述有色丝主干图像的差值图像为毛羽图像；获取所述毛羽图像中毛羽的毛羽长度，根据所述毛羽长度和毛羽的均匀程度得到有色丝的质量评价指标；

其中，所述毛羽去除程度的获取方法为：获取开运算后灰度均值为0的行数的占比，作为所述背景区域的行数占比；计算所述有色丝主干区域上下边界的灰度均值作为有色丝主干区域的保留程度；所述行数占比和所述保留程度之和为所述毛羽去除程度；

其中，初始图像的获取方法为：对二值化图像进行聚类，得到多个孤立点，每张所述二值化图像均有对应的孤立点；获取孤立点数量小于预设孤立点阈值的二值化图像作为初始图像；

其中，对二值化图像进行聚类的方法为：利用笑脸聚类算法对二值化图像进行聚类；笑脸聚类算方法进行聚类的方法为：以5个像素点为半径的圆作为聚类的阈值，以任意一个灰度值为1的点为中心点，半径为5的圆形区域内的灰度值为1的点为同一类别，然后以该圆不同方向上的最远处的点作为新的中心点再次进行聚类；直至将二值化图像中灰度值为1的点全部经过聚类之后停止；

其中，有色丝的面积占比的获取方法为：计算每张初始图像中像素值为1的像素点占比，所述像素点占比为有色丝的面积占比；

其中，有色丝主干区域的获取方法为：获取目标二值化图像中相邻行的灰度均值的差值，得到最大差值和第二差值的对应行，所述最大差值和第二差值的对应行之间的区域为有色丝主干区域；

其中，毛羽长度的获取方法为：将所述有色丝主干图像的有色丝主干区域的边缘映射至所述毛羽图像中；以有色丝主干区域的上边缘的每个像素点作为初始点，从下往上开始遍历，重复寻找各遍历点的八邻域内的非0像素点，直至最后一个遍历点的八邻域内没有未遍历过的非0像素点，最后一个遍历点作为终点，遍历结束；以有色丝主干区域的下边缘的每个像素点作为初始点，从上往下开始遍历，重复寻找各遍历点的八邻域内的非0像素点，直至最后一个遍历点的八邻域内没有未遍历过的非0像素点，最后一个遍历点作为终点，遍历结束；所述初始点到对应终点之间的最短距离为毛羽长度；

其中，质量评价指标的获取方法为：获取最长的毛羽长度；所述最长的毛羽长度和毛羽的均匀程度加权求和得到有色丝的质量评价指标。