python实现人形识别_100 行 Python 代码实现人体肤色检测

作者：WHJWNAVY

http://www.demodashi.com/demo/12967.html

概述

本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

本文主要使用了OpenCV的图像色域转换, 颜色通道分割, 高斯滤波, OSTU自动阈值等功能.

参考资料

OpenCV探索之路:皮肤检测技术

学习OpenCV—肤色检测

准备工作

安装 Python-OpenCV 库

pip install opencv-python -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple

利用 -i 为pip指令镜像源, 这里使用电子科技大学的源, 速度比官方源更快.

安装 Numpy 科学计算库

pip install numpy -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple

图像的基本操作

import numpy as npimport cv2imname = "6358772.jpg"# 读入图像'''使用函数 cv2.imread() 读入图像。这幅图像应该在此程序的工作路径，或者给函数提供完整路径.警告：就算图像的路径是错的，OpenCV 也不会提醒你的，但是当你使用命令print(img)时得到的结果是None。'''img = cv2.imread(imname, cv2.IMREAD_COLOR)'''imread函数的第一个参数是要打开的图像的名称(带路径)第二个参数是告诉函数应该如何读取这幅图片. 其中cv2.IMREAD_COLOR 表示读入一副彩色图像, alpha 通道被忽略, 默认值cv2.IMREAD_ANYCOLOR 表示读入一副彩色图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE 表示读入一副灰度图像cv2.IMREAD_UNCHANGED 表示读入一幅图像，并且包括图像的 alpha 通道'''# 显示图像'''使用函数 cv2.imshow() 显示图像。窗口会自动调整为图像大小。第一个参数是窗口的名字，其次才是我们的图像。你可以创建多个窗口，只要你喜欢，但是必须给他们不同的名字.'''cv2.imshow("image", img) # "image" 参数为图像显示窗口的标题, img是待显示的图像数据cv2.waitKey(0) #等待键盘输入,参数表示等待时间,单位毫秒.0表示无限期等待cv2.destroyAllWindows() # 销毁所有cv创建的窗口# 也可以销毁指定窗口:#cv2.destroyWindow("image") # 删除窗口标题为"image"的窗口# 保存图像'''使用函数 cv2.imwrite() 来保存一个图像。首先需要一个文件名，之后才是你要保存的图像。保存的图片的格式由后缀名决定.'''#cv2.imwrite(imname + "01.png", img)cv2.imwrite(imname + "01.jpg", img)

运行截图

皮肤检测算法

基于YCrCb颜色空间的Cr分量+Otsu法阈值分割算法

YCrCb 即 YUV ，其中 Y 表示明亮度 Luminance 或 Luma , 也就是灰阶值. 而 U 和 V 表示的则是色度 Chrominance 或 Chroma ,作用是描述影像色彩及饱和度, 用于指定像素的颜色. 亮度 是透过RGB输入信号来建立的, 方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起. 色度 则定义了颜色的两个方面─色调与饱和度,分别用 Cr 和 Cb 来表示. 其中, 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.

该方法的原理也很简单:

将RGB图像转换到 YCrCb 颜色空间，提取 Cr 分量图像

对 Cr 分量进行高斯滤波

对Cr做自二值化阈值分割处理 OSTU 法

关于高斯滤波

使用低通滤波器可以达到图像模糊的目的。这对与去除噪音很有帮助。其实就是去除图像中的高频成分(比如：噪音，边界)。所以边界也会被模糊一点。(当然，也有一些模糊技术不会模糊掉边界)。OpenCV 提供了四种模糊技术。高斯滤波就是其中一种。实现的函数是 cv2.GaussianBlur()。我们需要指定高斯滤波器的宽和高(必须是奇数)。以及高斯函数沿 X，Y 方向的标准差。如果我们只指定了 X 方向的的标准差，Y 方向也会取相同值。如果两个标准差都是 0，那么函数会根据核函数的大小自己计算。高斯滤波可以有效的从图像中去除高斯噪音。如果你愿意的话，你也可以使用函数 cv2.getGaussianKernel() 自己构建一个高斯滤波器。

# 肤色检测之一: YCrCb之Cr分量 + OTSU二值化img = cv2.imread(imname, cv2.IMREAD_COLOR)ycrcb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb) # 把图像转换到YUV色域(y, cr, cb) = cv2.split(ycrcb) # 图像分割, 分别获取y, cr, br通道图像# 高斯滤波, cr 是待滤波的源图像数据, (5,5)是值窗口大小, 0 是指根据窗口大小来计算高斯函数标准差cr1 = cv2.GaussianBlur(cr, (5, 5), 0) # 对cr通道分量进行高斯滤波# 根据OTSU算法求图像阈值, 对图像进行二值化_, skin1 = cv2.threshold(cr1, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)cv2.imshow("image CR", cr1)cv2.imshow("Skin Cr+OSTU", skin1 )

检测效果

基于YCrCb颜色空间Cr, Cb范围筛选法

这个方法跟法一其实大同小异，只是颜色空间不同而已。据资料显示，正常黄种人的Cr分量大约在140至175之间，Cb分量大约在100至120之间。大家可以根据自己项目需求放大或缩小这两个分量的范围，会有不同的效果。

# 肤色检测之二: YCrCb中 140<=Cr<=175 100<=Cb<=120img = cv2.imread(imname, cv2.IMREAD_COLOR)ycrcb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb) # 把图像转换到YUV色域(y, cr, cb) = cv2.split(ycrcb) # 图像分割, 分别获取y, cr, br通道分量图像skin2 = np.zeros(cr.shape, dtype=np.uint8) # 根据源图像的大小创建一个全0的矩阵,用于保存图像数据(x, y) = cr.shape # 获取源图像数据的长和宽# 遍历图像, 判断Cr和Br通道的数值, 如果在指定范围中, 则置把新图像的点设为255,否则设为0for i in range(0, x):for j in range(0, y):if (cr[i][j] > 140) and (cr[i][j] < 175) and (cb[i][j] > 100) and (cb[i][j] < 120):skin2[i][j] = 255else:skin2[i][j] = 0cv2.imshow(imname, img)cv2.imshow(imname + " Skin2 Cr+Cb", skin2)

检测效果

基于HSV颜色空间H,S,V范围筛选法

这个方法跟上一方法类似，只是颜色空间不同而已。据资料显示，正常黄种人的H分量大约在7至20之间，S分量大约在28至256之间，V分量大约在50至256之间。大家可以根据自己项目需求放大或缩小这两个分量的范围，会有不同的效果。

# 肤色检测之三: HSV中 7 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):skin3[i][j] = 255else:skin3[i][j] = 0cv2.imshow(imname, img)cv2.imshow(imname + " Skin3 HSV", skin3)

检测效果

三种检测算法效果对比

项目内文件截图

Python人体肤色检测

分享或在看是对我最大的支持