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Python傳統(tǒng)圖像處理之皮膚區(qū)域檢測(cè)詳解

更新時(shí)間：2021年12月01日 16:40:47 作者：watersink

這篇文章主要介紹了在不同情景下對(duì)傳統(tǒng)圖像進(jìn)行皮膚區(qū)域檢測(cè)，文章中的代碼具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起來學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)

1.RGB空間

膚色在RGB模型下的范圍基本滿足以下約束：

在均勻光照下應(yīng)滿足以下判別式：

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

在側(cè)光拍攝環(huán)境下：

R>220 AND G>210 AND B>170 AND ABS(R-G)<=15 AND R>B AND G>B

代碼：

def skinMask_rgb(image):
    b, g, r = cv2.split(image)
    mask_uniformity = (r>95)*(g>40)*(b>20)* (np.max(image, axis=2) -np.min(image,axis=2)>15)* (abs(r-g)>15)*(r>g)*(r>b)
    mask_side = (r>220)*(g>210)*(b>170)*(abs(r-g)<=15)*(r>b)*(g>b)
    mask = mask_uniformity|mask_side
    skin = np.array(mask, np.uint8)*255
    ratio = np.sum(skin/255)/(image.shape[0]*image.shape[1])
 
    return skin, ratio

效果：

2.Ycrcb空間

在RGB空間里人臉的膚色受亮度影響相當(dāng)大，所以膚色點(diǎn)很難從非膚色點(diǎn)中分離出來，也就是說在此空間經(jīng)過處理后，膚色點(diǎn)是離散的點(diǎn)，中間嵌有很多非膚色。如果把RGB轉(zhuǎn)為YCrCb空間的話，可以忽略Y(亮度)的影響，因?yàn)樵摽臻g受亮度影響很小，膚色會(huì)產(chǎn)生很好的類聚。這樣就把三維的空間降為二維的CrCb，膚色點(diǎn)會(huì)形成一定得形狀。

133≤Cr≤173

77≤Cb≤127

代碼：

def skinMask_YCrCb(image):
    YCrCb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB) #轉(zhuǎn)換至YCrCb空間
    (y,cr,cb) = cv2.split(YCrCb) #拆分出Y,Cr,Cb值
    skin = np.zeros(cr.shape, dtype = np.uint8)
    (x,y) = cr.shape
    
    cr_mask1 = cr >= 133
    cr_mask2 = cr <= 173
    cr_mask = cr_mask1 * cr_mask2
 
    cb_mask1 = cb >= 77
    cb_mask2 = cb <= 127
    cb_mask = cb_mask1 * cb_mask2
    mask = cr_mask * cb_mask
    skin[mask] = 255
 
    ratio = np.sum(skin/255)/(x*y)
    return skin, ratio

效果：

3.Ycrcb空間+otsu

Y表示明亮度（Luminance或Luma），也就是灰階值。Cr反映了RGB輸入信號(hào)紅色部分與RGB信號(hào)亮度值之間的差異。而Cb反映的是RGB輸入信號(hào)藍(lán)色部分與RGB信號(hào)亮度值之間的差異。

將RGB圖像轉(zhuǎn)換到Y(jié)CrCb顏色空間，提取Cr分量圖像。對(duì)Cr做自二值化閾值分割處理（Otsu法）。

代碼：

def skinMask_YCrCb_otsu(image):
    YCrCb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB) #轉(zhuǎn)換至YCrCb空間
    (y,cr,cb) = cv2.split(YCrCb) #拆分出Y,Cr,Cb值
    
    ret, skin = cv2.threshold(cr, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
 
    ratio = np.sum(skin/255)/(image.shape[0]*image.shape[1])
    return skin, ratio

效果：

4.HSV空間

7<H<20

28<S<256

50<V<256

代碼：

def skinMask_hsv(image):
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    h, s, v = cv2.split(hsv)
 
    mask = (h>7)*(h<20)*(s>28)*(v>50)
    skin = np.array(mask, np.uint8)*255
    ratio = np.sum(skin/255)/(image.shape[0]*image.shape[1])
    return skin, ratio

效果：

5.opencv自帶膚色檢測(cè)類AdaptiveSkinDetector

已經(jīng)從opencv 3以上版本中移除，opencv 2中函數(shù)。

6.基于橢圓模型

將皮膚信息映射到Y(jié)CrCb空間，則在CrCb二維空間中這些皮膚像素點(diǎn)近似成一個(gè)橢圓分布。因此如果我們得到了一個(gè)CrCb的橢圓，下次來一個(gè)坐標(biāo)(Cr, Cb)我們只需判斷它是否在橢圓內(nèi)（包括邊界），如果是，則可以判斷其為皮膚，否則就是非皮膚像素點(diǎn)。

代碼：

def skinMask_ellipse(image):
    YCrCb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB) #轉(zhuǎn)換至YCrCb空間
    (y,cr,cb) = cv2.split(YCrCb) #拆分出Y,Cr,Cb值
 
    skinCrCbHist = np.zeros((256,256),np.uint8)
    skinCrCbHist = cv2.ellipse(skinCrCbHist, (113, 155), (23, 15), 43.0, 0.0, 360.0, (255, 255, 255), -1)
    cv2.imwrite("ww.jpg", skinCrCbHist)
 
    skin = cv2.remap(skinCrCbHist, cb.astype(np.float32), cr.astype(np.float32), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    ratio = np.sum(skin/255)/(image.shape[0]*image.shape[1])
    return skin, ratio

效果：

橢圓模型

效果

7.直方圖反向投影

反向投影可以用來做圖像分割，尋找感興趣區(qū)間?？梢詫ふ胰魏蔚膔oi，這里將其用作尋找人體膚色。它會(huì)輸出與輸入圖像大小相同的圖像，每一個(gè)像素值代表了輸入圖像上對(duì)應(yīng)點(diǎn)屬于目標(biāo)對(duì)象的概率，簡言之，輸出圖像中像素值越高的點(diǎn)越可能代表想要查找的目標(biāo)。直方圖投影經(jīng)常與camshift（追蹤算法）算法一起使用。

操作步驟：

（1）截取若干張不同膚色的圖片，最好覆蓋常見的所有膚色（如下圖）

（2）對(duì)所有膚色的圖片一起做色彩直方圖（利用OpenCV中的calcHist函數(shù)）

（3）新建一個(gè)與待檢測(cè)圖片同尺寸的灰度圖片，找到待檢測(cè)圖片中每顆像素點(diǎn)的顏色在色彩直方圖中對(duì)應(yīng)柵格的數(shù)值（即統(tǒng)計(jì)中出現(xiàn)的次數(shù)），并將該數(shù)值賦值予新建灰度圖片中與該檢測(cè)像素同位置的像素（利用OpenCV中的calcBackProject函數(shù)）。圖像中像素亮度越高，待檢測(cè)圖像該位置處是膚色的概率越大。

代碼：

def skinMask_hist_backproject(target, roi_image):
    #roi圖片，就想要找的的圖片
    hsv = cv2.cvtColor(roi_image,cv2.COLOR_BGR2HSV)
 
    #目標(biāo)搜索圖片
    hsvt = cv2.cvtColor(target,cv2.COLOR_BGR2HSV)
 
    #計(jì)算目標(biāo)直方圖
    roihist = cv2.calcHist([hsv],[0,1],None,[180,256],[0,180,0,256])
    #歸一化，參數(shù)為原圖像和輸出圖像，歸一化后值全部在2到255范圍
    cv2.normalize(roihist,roihist,0,255,cv2.NORM_MINMAX)
    dst = cv2.calcBackProject([hsvt],[0,1],roihist,[0,180,0,256],1)
 
 
    #卷積連接分散的點(diǎn)
    disc = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(5,5))
    dst = cv2.filter2D(dst,-1,disc)
 
    ret,skin = cv2.threshold(dst,50,255,0)
 
    ratio = np.sum(skin/255)/(target.shape[0]*target.shape[1])
return skin, ratio

效果：?

?