计算机视觉之利用颜色进行肤色检测(基于OpenCV自带库函数)

最新推荐文章于 2022-02-08 23:30:15 发布

Bug刺客

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分类专栏：计算机视觉/OpenCV 计算机视觉相关文章标签：肤色检测计算机视觉 HSV色度空间

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_18649781/article/details/86500377

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本文介绍了如何使用OpenCV进行肤色检测，通过颜色阈值和HSV色度空间来区分皮肤和非皮肤像素。文章详细阐述了定义数值区间函数的过程，并在主函数中调用该函数，指出肤色检测的效果依赖于色调和饱和度参数的选择。实验结果显示，选定的参数范围仍有优化空间。

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概述：

在对待物体做初步检测时，颜色信息非常有用。比如说辅助驾驶程序中的路标检测功能，就要凭借标准路标的颜色快速识别可能是路标信息。另一个例子是肤色检测，检测到的皮肤区域可以作为图像中有人存在的标志。手势识别就经常使用肤色检测确定手的位置。

1、利用颜色阈值的方法进行肤色检测

肤色检测领域的大量研究已经表明，来自不同人种的人群的肤色颜色，可以在 色调-饱和度色彩空间中很好的归类。
因此在后面的图像中，我们将只使用色调和饱和度值来识别肤色。

2、定义一个基于数值区间(最小和最大色调、最小和最大饱和度)的函数，把图像中像素分为皮肤和非皮肤两部分。

void detectHScolor(const cv::Mat& image, double minHue, double maxHue, double minSat, double maxSat, cv::Mat& mask)
{
    cv::Mat hsv;
    cv::cvtColor(image, hsv, CV_RGB2HSV);
    std::vector<cv::Mat> channels;
    cv::split(image, channels);

    //色调掩码
    cv::Mat mask1;
    cv::threshold(channels[0], mask1, maxHue, 255, cv::THRESH_BINARY_INV);
    cv::Mat mask2;
    cv::threshold(channels[0], mask2, minHue, 255, cv::THRESH_BINARY);
    cv::Mat hueMask;
    if (minHue < maxHue)
        hueMask = mask1&mask2;