五种基于RGB色彩空间统计的皮肤检测算法

最新推荐文章于 2025-07-31 15:49:11 发布
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分类专栏： 视频图像处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mao0514/article/details/47036985
这篇博客总结了五种基于RGB色彩空间的皮肤检测算法，包括SkinFilter1到SkinFilter5。通过比较和实验，发现SkinFilter5和SkinFilter4在实际应用中表现优秀，能够准确地进行皮肤检测，而SkinFilter3和SkinFilter1的效果不太理想。

最近一直在研究多脸谱识别以及如何分辨多个皮肤区域是否是人脸的问题

网上找了很多资料，看了很多篇文章，将其中基于RGB色彩空间识别皮肤

的统计算法做了一下总结，统计识别方法主要是简单相比与很多其它基于

机器学习的算法，本人总结了五种RGB色彩空间的统计算法源码如下：

Skin Filter1：

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OpenCV --- 皮肤检测技术
翻肚鱼儿的博客
08-24 1759
方法一：基于RGB的皮肤检测 根据RGB颜色模型找出定义好的肤色范围内的像素点，范围外的像素点设为黑色。 查阅资料后可以知道，前人做了大量研究，肤色在RGB模型下的范围基本满足以下约束： 在均匀光照下应满足以下判别式： R>95 AND G>40 B>20 AND MAX(R,G,B)-MIN(R,G,B)>15 AND ABS(R-G)>15 AND R>G AND R>B 在侧光拍摄环境下： R>220 AND G>210 AND B&g
OpenCV皮肤检测方法
u013096791的博客
03-13 1233
而“U”和“V” 表示的则是色度（Chrominance或Chroma），作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。经过前人学者大量的皮肤统计信息可以知道，如果将皮肤信息映射到YCrCb空间，则在CrCb二维空间中这些皮肤像素点近似成一个椭圆分布。因此如果我们得到了一个CrCb的椭圆，下次来一个坐标(Cr, Cb)我们只需判断它是否在椭圆内（包括边界），如果是，则可以判断其为皮肤，否则就是非皮肤像素点。可以改善的方向就是，我们可以用合适的滤波器或者形态学处理一些噪声，来使得提取出来的皮肤更为干净。
皮肤检测算法实践与代码解析
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weixin_35987118的博客
07-31 639
在当今快速发展的IT领域，图像识别技术正日益成为一个重要且激动人心的分支。皮肤检测作为其中的一个子领域，在人脸识别、健康监测等多个应用领域中扮演着重要角色。通过对皮肤区域的准确检测，不仅可以实现更精确的人脸区域划分，还能通过分析皮肤状况来对个人的健康状况进行初步评估。本文将从颜色空间、肤色模型、光照影响等多方面深入探讨皮肤检测的关键技术，并结合实际案例，解析源代码以及介绍图像处理库的应用，旨在为IT行业的读者提供系统全面的皮肤检测应用知识。
12RGB肤色区域检测器
剑指天空的博客
04-05 1547
12RGB肤色区域检测器 1. 在室内条件下，利用一些手和脸来建立RGB直方图； 2. 利用函数cvCalcBackProject()找到肤色区域； 3. 利用本书第五章图像处理相关函数来清除噪声，并利用函数cvFloodFill()找到图像中肤色最大区域。 具体代码如下： #include <cv.h> #include <highgui.h> #...
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weixin_44490080的博客
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