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这篇文章主要介绍“Python传统图像处理皮肤区域检测的方法有哪些”，在日常操作中，相信很多人在Python传统图像处理皮肤区域检测的方法有哪些问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python传统图像处理皮肤区域检测的方法有哪些”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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>170 AND ABS(R-G)<=15 AND R>B AND G>B
代码：
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：
在RGB空间里人脸的肤色受亮度影响相当大，所以肤色点很难从非肤色点中分离出来，也就是说在此空间经过处理后，肤色点是离散的点，中间嵌有很多非肤色。如果把RGB转为YCrCb空间的话，可以忽略Y(亮度)的影响，因为该空间受亮度影响很小，肤色会产生很好的类聚。这样就把三维的空间降为二维的CrCb，肤色点会形成一定得形状。
133≤Cr≤173
77≤Cb≤127
代码：
def skinMask_YCrCb(image): YCrCb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB) #转换至YCrCb空间 (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：
Y表示明亮度（Luminance或Luma），也就是灰阶值。Cr反映了RGB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异。而Cb反映的是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之间的差异。
将RGB图像转换到YCrCb颜色空间，提取Cr分量图像。对Cr做自二值化阈值分割处理（Otsu法）。
代码：
def skinMask_YCrCb_otsu(image): YCrCb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB) #转换至YCrCb空间 (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：
7<H<20
28<S<256
50<V<256
代码：
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：
已经从opencv 3以上版本中移除，opencv 2中函数。
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。
代码：
def skinMask_ellipse(image):
YCrCb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB) #转换至YCrCb空间
(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：
椭圆模型
效果
反向投影可以用来做图像分割，寻找感兴趣区间。可以寻找任何的roi，这里将其用作寻找人体肤色。它会输出与输入图像大小相同的图像，每一个像素值代表了输入图像上对应点属于目标对象的概率，简言之，输出图像中像素值越高的点越可能代表想要查找的目标。直方图投影经常与camshift（追踪算法）算法一起使用。
操作步骤：
（1）截取若干张不同肤色的图片，最好覆盖常见的所有肤色（如下图）
（2）对所有肤色的图片一起做色彩直方图（利用OpenCV中的calcHist函数）
（3）新建一个与待检测图片同尺寸的灰度图片，找到待检测图片中每颗像素点的颜色在色彩直方图中对应栅格的数值（即统计中出现的次数），并将该数值赋值予新建灰度图片中与该检测像素同位置的像素（利用OpenCV中的calcBackProject函数）。图像中像素亮度越高，待检测图像该位置处是肤色的概率越大。
代码：
def skinMask_hist_backproject(target, roi_image): #roi图片，就想要找的的图片 hsv = cv2.cvtColor(roi_image,cv2.COLOR_BGR2HSV) #目标搜索图片 hsvt = cv2.cvtColor(target,cv2.COLOR_BGR2HSV) #计算目标直方图 roihist = cv2.calcHist([hsv],[0,1],None,[180,256],[0,180,0,256]) #归一化，参数为原图像和输出图像，归一化后值全部在2到255范围 cv2.normalize(roihist,roihist,0,255,cv2.NORM_MINMAX) dst = cv2.calcBackProject([hsvt],[0,1],roihist,[0,180,0,256],1) #卷积连接分散的点 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：
到此，关于“Python传统图像处理皮肤区域检测的方法有哪些”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
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