1.一种颜色分类方法，其特征在于，所述方法包括：

根据初始图像中每个像素点的R像素值、G像素值和B像素值，确定色域坐标系中的多个色域点；

根据所述多个色域点中每个色域点的坐标和所述色域坐标系中标记的多个标准色域点中每个标准色域点的色温，确定每个色域点的色温；

根据所述多个色域点中每个色域点的色温通过聚类算法对所述多个色域点进行分类，得到N个色域点集合，每个色域点集合包括至少一个色域点，N为大于或等于2的正整数；

按照N个中心色域点的色温从大到小的顺序对所述N个色域点集合进行排序，并确定排序之后的任意相邻的两个色域点集合之间的界限值，得到N-1个界限值，N个中心色域点为处于所述N个色域点集合中每个色域点集合包括的色域点所围成的区域的中心位置的色域点；

如果所述N-1个界限值均大于界限值阈值，则确定所述初始图像中存在一个颜色类别，如果所述N-1个界限值中存在界限值小于或等于所述界限值阈值，则确定所述初始图像中存在至少两个颜色类别。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个色域点中每个色域点的色温通过聚类算法对所述多个色域点进行分类，得到N个色域点集合，包括：确定第一色域点和第二色域点，所述第一色域点为所述多个色域点中色温最大的色域点，所述第二色域点为所述多个色域点中色温最小的色域点；

当所述N为2时，根据所述第一色域点和所述第二色域点，通过K均值聚类算法对所述多个色域点进行聚类，得到所述N个色域点集合；

当所述N大于或等于3时，根据所述第一色域点的坐标和所述第二色域点的坐标确定N-

2个坐标点，所述N-2个坐标点是指将所述第一色域点和所述第二色域点之间的连线划分为N-1等份的坐标点，从所述多个色域点中选择距离所述N-2个坐标点中每个坐标点最近的色域点，得到N-2个第三色域点，并根据所述第一色域点、所述第二色域点和所述N-2个第三色域点，通过所述K均值聚类算法对所述多个色域点进行聚类，得到所述N个色域点集合。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定排序之后的任意相邻的两个色域点集合之间的界限值，包括：确定处于第一色域点集合包括的色域点所围成的区域的中心位置的色域点与处于第二色域点集合包括的色域点所围成的区域的中心位置的色域点之间的距离，得到第一距离，所述第一色域点集合和所述第二色域点集合为排序之后的任意相邻的两个色域点集合；

将所述第一色域点集合中任一色域点与所述第二色域点集合中任一色域点进行组合，得到多个色域点对；

确定所述多个色域点对中每个色域点对包括的两个色域点之间的距离，得到与所述多个色域点对一一对应的多个距离；

将所述第一距离与第二距离之间的比值确定为所述第一色域点集合与所述第二色域点集合之间的界限值，所述第二距离为所述多个距离中的最小距离。

4.如权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述确定所述初始图像中存在一个颜色类别之后，还包括：确定所述多个色域点中每个色域点的色温权重，并根据所述多个色域点中每个色域点的色温权重确定所述初始图像中每个像素点的色温权重；

根据所述初始图像中每个像素点的色温权重，分别对所述初始图像中的所有像素点的R像素值、G像素值以及B像素值进行加权求和，得到所述初始图像的R像素加和值、G像素加和值以及B像素加和值；

根据所述初始图像的R像素加和值、G像素加和值以及B像素加和值，对所述初始图像中的每个像素点进行白平衡校正。

5.如权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述确定所述初始图像中存在至少两个颜色类别之后，还包括：如果排序之后的前两个色域点集合之间的界限值小于或等于所述界限值阈值，则从所述N个色域点集合中选择P个色域点集合，所述P个色域点集合不包括排序之后的第一个色域点集合，确定所述初始图像中与所述P个色域点集合中的色域点对应的像素点，根据确定的像素点确定所述初始图像中的R像素加和值、G像素加和值以及B像素加和值，所述P为大于或等于1的正整数；

如果排序之后的前两个色域点集合之间的界限值大于所述界限值阈值，则确定所述多个色域点中每个色域点的色温权重，并根据所述多个色域点中每个色域点的色温权重确定所述初始图像中每个像素点的色温权重，根据所述初始图像中每个像素点的色温权重，分别对所述初始图像中的所有像素点的R像素值、G像素值以及B像素值进行加权求和，得到所述初始图像的R像素加和值、G像素加和值以及B像素加和值；

根据所述初始图像的R像素加和值、G像素加和值以及B像素加和值，对所述初始图像中的每个像素点进行白平衡校正。

6.如权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述确定多个色域点中每个色域点的色温权重，包括：从所述多个色域点的色温中选择最大色温和最小色温；

通过预设公式确定所述多个色域点中每个色域点的色温权重；

所述预设公式为：WT＝W*(T-Tmax)/(Tmin-Tmax)；

其中，WT为所述多个色域点中任一色域点的色温权重，W为预设权重数值，T为所述多个色域点中任一色域点的色温，Tmax为所述最大色温，Tmin为所述最小色温。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据初始图像中每个像素点的R像素值、G像素值和B像素值，确定色域坐标系中的多个色域点，包括：将所述初始图像划分为多个图像区域；

确定每个图像区域的R像素值、G像素值和B像素值，每个图像区域的R像素值、G像素值和B像素值分别是每个图像区域包括的所有像素点的R像素值、G像素值和B像素值的平均值；

根据每个图像区域的R像素值、G像素值和B像素值，确定所述色域坐标系中的多个坐标点，并将所述多个坐标点作为所述多个色域点，每个坐标点对应一个图像区域。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据初始图像中每个像素点的R像素值、G像素值和B像素值，确定色域坐标系中的多个色域点，包括：根据所述初始图像中每个像素点的R像素值、G像素值和B像素值，确定所述色域坐标系中的多个坐标点，并将所述多个坐标点作为所述多个色域点，每个坐标点对应一个像素点。

9.如权利要求7或权利要求8所述的方法，其特征在于，所述色域坐标系中包括多个面积相等的感兴趣区域，所述多个感兴趣区域由用户预先设置；

所述确定所述色域坐标系中的多个坐标点之后，还包括：

从所述多个感兴趣区域中筛选出M个感兴趣区域，筛选出的每个感兴趣区域中包括至少一个坐标点，M为大于或等于2的正整数；

根据所述M个感兴趣区域确定M个感兴趣坐标点，并将所述M个感兴趣坐标点作为所述多个色域点，每个感兴趣坐标点对应一个感兴趣区域，且每个感兴趣坐标点是指处于对应的感兴趣区域的中心位置的坐标点。

10.一种颜色分类装置，其特征在于，所述装置包括：

第一确定模块，用于根据初始图像中每个像素点的R像素值、G像素值和B像素值，确定色域坐标系中的多个色域点；

第二确定模块，用于根据所述多个色域点中每个色域点的坐标和所述色域坐标系中标记的多个标准色域点中每个标准色域点的色温，确定每个色域点的色温；

分类模块，用于根据所述多个色域点中每个色域点的色温通过聚类算法对所述多个色域点进行分类，得到N个色域点集合，每个色域点集合包括至少一个色域点，N为大于或等于

2的正整数；

第三确定模块，用于按照N个中心色域点的色温从大到小的顺序对所述N个色域点集合进行排序，并确定排序之后的任意相邻的两个色域点集合之间的界限值，得到N-1个界限值，N个中心色域点为处于所述N个色域点集合中每个色域点集合包括的色域点所围成的区域的中心位置的色域点；

第四确定模块，用于如果所述N-1个界限值均大于界限值阈值，则确定所述初始图像中存在一个颜色类别，如果所述N-1个界限值中存在界限值小于或等于所述界限值阈值，则确定所述初始图像中存在至少两个颜色类别。