一个简单有趣的皮肤检测代码
来源:互联网 发布:2016年云计算发展趋势 编辑:程序博客网 时间:2024/06/03 02:37
Cite From: http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/12/05/2802428.html
前言
最近课题研究上想采用皮肤信息,但是个人总是对皮肤信息应用在目标检测和目标识别上有排斥,认为皮肤信息完全不足以胜任这个工作。其实计算机视觉的最终实现是一个长期的过程,是AI领域一个经典的问题,所以在AI完全突破之前,任何对CV有用的信息都值得去深入研究,除非有一种算法能够在所有情况下都工作。好了,废话不扯了,进入正题,有偏见但是还是得使用它。皮肤模型中有单高斯,混合高斯,贝叶斯模型和椭圆模型等。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。
开发环境:OpenCV2.4.3+QtCreator2.5.1
实验基础
本实验是参考小短文A super-simple skin detector in OpenCV,该文章里面首先直接给出了一个比较合理的椭圆,即该椭圆能够代表大部分人的皮肤信息CrCb的分布。椭圆的分布如下:
说它比较有趣是因为我们是用一副图像来存储上面的椭圆的,而不是直接采用椭圆数学方程。该图像是二值图像,即椭圆区域内部为白色,其它地方为黑色。所以当其需要判断其它像素点时,只需将该像素点转换成Cr,Cb两个坐标,然后在上面的椭圆中找到该坐标的值,如果非0,则为皮肤,反之亦然。
在实际代码中,该椭圆是采用绘画函数绘制到图片上的,一句代码而已:
ellipse(skinCrCbHist, Point(113, 155.6), Size(23.4, 15.2), 43.0, 0.0, 360.0, Scalar(255, 255, 255), -1);
void ellipse(Mat& img, Point center, Size axes, double angle, double startAngle, double endAngle, const Scalar&color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0)
该函数是用来在指定图片上绘制椭圆弧线的。
参数image为需要绘制椭圆的图像;
参数center是该椭圆的中心点坐标;
参数axes是该椭圆的长半轴和短半轴;
参数angle是该椭圆和水平方向上的旋转夹角;
参数startAngle表示绘制椭圆弧线相对该椭圆自己的水平轴的起始角度;
参数endAngel表示绘制椭圆弧线相对该椭圆自己的水平轴的终止角度;
后面的参数比较普通就不介绍了。
绘制椭圆曲线的示意图如下所示:
实验结果
检测前的图像:
利用该算法进行皮肤检测后的二值图:
实验代码及注释
main.cpp:
#include <cv.h>#include <cxcore.h>#include <highgui.h>
#include <iostream>#include <iomanip>#include <algorithm>using namespace std;using namespace cv;
int main(){ char * ImageName = "f.jpg"; //椭圆皮肤模型 Mat skinCrCbHist = Mat::zeros(Size(256,256),CV_8UC1); ellipse(skinCrCbHist,Point(113,155.6),Size(23.4,15.2),43.0,0.0,360.0, Scalar(255,255,255),-1); IplImage * inputimage = cvLoadImage(ImageName,CV_LOAD_IMAGE_COLOR); if(!inputimage) return -1; CvSize imgSize = cvSize(inputimage->width,inputimage->height); Mat output = Mat::zeros(cvSize(inputimage->width,inputimage->height),CV_8UC1); IplImage *imgY = cvCreateImage(imgSize,IPL_DEPTH_8U,1); IplImage *imgCr = cvCreateImage(imgSize,IPL_DEPTH_8U,1); IplImage *imgCb = cvCreateImage(imgSize,IPL_DEPTH_8U,1);
IplImage * imgYCrCb = cvCreateImage(imgSize,inputimage->depth,inputimage->nChannels); cvCvtColor(inputimage,imgYCrCb,CV_BGR2YCrCb); cvSplit(imgYCrCb,imgY,imgCr,imgCb,0);//获得图像的每个分量 CvScalar ycrcb; for(int i =0;i<imgYCrCb->width;i++) for(int j=0;j<imgYCrCb->height;j++) { ycrcb = cvGet2D(imgYCrCb,j,i); if(skinCrCbHist.at<uchar>(ycrcb.val[1],ycrcb.val[2])>0) output.at<uchar>(j,i) = 255; } cvShowImage("orig",inputimage); imshow("tem",output); while(1) { if(cvWaitKey(100) == 27) break; } //fingerTip(ImageName); cvReleaseImage(&inputimage); return 0;}
实验总结: 皮肤的椭圆模型确实可以用来做皮肤检测,一旦确定好了该椭圆就可以用来做皮肤检测了。
参考文献:
A super-simple skin detector in OpenCV
皮肤检测与克服光线影响的连通域寻找
http://docs.opencv.org/modules/core/doc/drawing_functions.html?highlight=ellipse#cv.Ellipse
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