华山资源网

python opencv肤色检测的实现示例
脚本专栏 2024/11/16 佚名
3 1

1 椭圆肤色检测模型

原理：将RGB图像转换到YCRCB空间，肤色像素点会聚集到一个椭圆区域。先定义一个椭圆模型，然后将每个RGB像素点转换到YCRCB空间比对是否再椭圆区域，是的话判断为皮肤。

YCRCB颜色空间

python opencv肤色检测的实现示例python opencv肤色检测的实现示例

椭圆模型

python opencv肤色检测的实现示例

代码

def ellipse_detect(image):
  """
  :param image: 图片路径
  :return: None
  """
  img = cv2.imread(image,cv2.IMREAD_COLOR)
  skinCrCbHist = np.zeros((256,256), dtype= np.uint8 )
  cv2.ellipse(skinCrCbHist ,(113,155),(23,15),43,0, 360, (255,255,255),-1)
 
  YCRCB = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2YCR_CB)
  (y,cr,cb)= cv2.split(YCRCB)
  skin = np.zeros(cr.shape, dtype=np.uint8)
  (x,y)= cr.shape
  for i in range(0,x):
    for j in range(0,y):
      CR= YCRCB[i,j,1]
      CB= YCRCB[i,j,2]
      if skinCrCbHist [CR,CB]>0:
        skin[i,j]= 255
  cv2.namedWindow(image, cv2.WINDOW_NORMAL)
  cv2.imshow(image, img)
  dst = cv2.bitwise_and(img,img,mask= skin)
  cv2.namedWindow("cutout", cv2.WINDOW_NORMAL)
  cv2.imshow("cutout",dst)
  cv2.waitKey()

效果

python opencv肤色检测的实现示例

2 YCrCb颜色空间的Cr分量+Otsu法阈值分割算法

原理

针对YCRCB中CR分量的处理，将RGB转换为YCRCB，对CR通道单独进行otsu处理，otsu方法opencv里用threshold

代码

def cr_otsu(image):
  """YCrCb颜色空间的Cr分量+Otsu阈值分割
  :param image: 图片路径
  :return: None
  """
  img = cv2.imread(image, cv2.IMREAD_COLOR)
  ycrcb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB)
 
  (y, cr, cb) = cv2.split(ycrcb)
  cr1 = cv2.GaussianBlur(cr, (5, 5), 0)
  _, skin = cv2.threshold(cr1,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
 
  cv2.namedWindow("image raw", cv2.WINDOW_NORMAL)
  cv2.imshow("image raw", img)
  cv2.namedWindow("image CR", cv2.WINDOW_NORMAL)
  cv2.imshow("image CR", cr1)
  cv2.namedWindow("Skin Cr+OTSU", cv2.WINDOW_NORMAL)
  cv2.imshow("Skin Cr+OTSU", skin)
 
  dst = cv2.bitwise_and(img, img, mask=skin)
  cv2.namedWindow("seperate", cv2.WINDOW_NORMAL)
  cv2.imshow("seperate", dst)
  cv2.waitKey()

效果

python opencv肤色检测的实现示例

3 基于YCrCb颜色空间Cr, Cb范围筛选法

 原理

类似于第二种方法，只不过是对CR和CB两个通道综合考虑

代码

def crcb_range_sceening(image):
  """
  :param image: 图片路径
  :return: None
  """
  img = cv2.imread(image,cv2.IMREAD_COLOR)
  ycrcb=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2YCR_CB)
  (y,cr,cb)= cv2.split(ycrcb)
 
  skin = np.zeros(cr.shape,dtype= np.uint8)
  (x,y)= cr.shape
  for i in range(0,x):
    for j in range(0,y):
      if (cr[i][j]>140)and(cr[i][j])<175 and (cr[i][j]>100) and (cb[i][j])<120:
        skin[i][j]= 255
      else:
        skin[i][j] = 0
  cv2.namedWindow(image,cv2.WINDOW_NORMAL)
  cv2.imshow(image,img)
  cv2.namedWindow(image+"skin2 cr+cb",cv2.WINDOW_NORMAL)
  cv2.imshow(image+"skin2 cr+cb",skin)
 
  dst = cv2.bitwise_and(img,img,mask=skin)
  cv2.namedWindow("cutout",cv2.WINDOW_NORMAL)
  cv2.imshow("cutout",dst)
 
  cv2.waitKey()

效果

python opencv肤色检测的实现示例

4 HSV颜色空间H,S,V范围筛选法

原理

还是转换空间然后每个通道设置一个阈值综合考虑，进行二值化操作。

代码

def hsv_detect(image):
  """
  :param image: 图片路径
  :return: None
  """
  img = cv2.imread(image,cv2.IMREAD_COLOR)
  hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
  (_h,_s,_v)= cv2.split(hsv)
  skin= np.zeros(_h.shape,dtype=np.uint8)
  (x,y)= _h.shape
 
  for i in range(0,x):
    for j in range(0,y):
      if(_h[i][j]>7) and (_h[i][j]<20) and (_s[i][j]>28) and (_s[i][j]<255) and (_v[i][j]>50 ) and (_v[i][j]<255):
        skin[i][j] = 255
      else:
        skin[i][j] = 0
  cv2.namedWindow(image, cv2.WINDOW_NORMAL)
  cv2.imshow(image, img)
  cv2.namedWindow(image + "hsv", cv2.WINDOW_NORMAL)
  cv2.imshow(image + "hsv", skin)
  dst = cv2.bitwise_and(img, img, mask=skin)
  cv2.namedWindow("cutout", cv2.WINDOW_NORMAL)
  cv2.imshow("cutout", dst)
  cv2.waitKey()

效果

python opencv肤色检测的实现示例

示例

import cv2
import numpy as np
 
 
def ellipse_detect(image):
  """
  :param image: img path
  :return: None
  """
  img = cv2.imread(image, cv2.IMREAD_COLOR)
  skinCrCbHist = np.zeros((256, 256), dtype=np.uint8)
  cv2.ellipse(skinCrCbHist, (113, 155), (23, 15), 43, 0, 360, (255, 255, 255), -1)
 
  YCRCB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB)
  (y, cr, cb) = cv2.split(YCRCB)
  skin = np.zeros(cr.shape, dtype=np.uint8)
  (x, y) = cr.shape
  for i in range(0, x):
    for j in range(0, y):
      CR = YCRCB[i, j, 1]
      CB = YCRCB[i, j, 2]
      if skinCrCbHist[CR, CB] > 0:
        skin[i, j] = 255
  cv2.namedWindow(image, cv2.WINDOW_NORMAL)
  cv2.imshow(image, img)
  dst = cv2.bitwise_and(img, img, mask=skin)
  cv2.namedWindow("cutout", cv2.WINDOW_NORMAL)
  cv2.imshow("cutout", dst)
  cv2.waitKey()
 
 
 
if __name__ == '__main__':
  ellipse_detect('./test.png')

 到此这篇关于python opencv肤色检测的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关opencv 肤色检测内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！

华山资源网 Design By www.eoogi.com
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
华山资源网 Design By www.eoogi.com
www.eoogi.com 华山资源网
120,135影音资源
344,641技术资源
22,817软件资源
435,032站长资源
一句话新闻
苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/16

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。

探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。

Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接
华山资源网 Design By www.eoogi.com