OpenCV皮肤检测

Question

我一直在做一些皮肤检测，但无法顺利进行。下面的图像包含输入（左）和输出（右），使用下面附带的代码。现在，所需的输出应该是最底部的图像（边缘光滑且没有孔的图像）。我如何实现此输出？关于从哪里开始的示例代码将有很大帮助。

输入（左）和不正确的输出（右）：

期望的输出：

生成Incorect输出的代码：

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;

int main(){
    Mat src = imread("qq.jpg");
    if (src.empty())
        return -1;
    blur( src, src, Size(3,3) );
    Mat hsv;
    cvtColor(src, hsv, CV_BGR2HSV);
    Mat bw;
    inRange(hsv, Scalar(0, 10, 60), Scalar(20, 150, 255), bw);
    imshow("src", src);
    imshow("dst", bw);
    waitKey(0);
    return 0;
}

修改后的代码（在Astor的建议之后）： （现在的问题是：你如何平滑输出？）

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;

int findBiggestContour(vector<vector<Point> >);

int main(){
    Mat src = imread("qq.jpg");
    if (src.empty())
        return -1;
    blur( src, src, Size(3,3) );

    Mat hsv;
    cvtColor(src, hsv, CV_BGR2HSV);

    Mat bw;
    inRange(hsv, Scalar(0, 10, 60), Scalar(20, 150, 255), bw);
    imshow("src", src);
    imshow("dst", bw);

    Mat canny_output;
    vector<vector<Point> > contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;

    findContours( bw, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0) );
    int s = findBiggestContour(contours);

    Mat drawing = Mat::zeros( src.size(), CV_8UC1 );
    drawContours( drawing, contours, s, Scalar(255), -1, 8, hierarchy, 0, Point() );

    imshow("drw", drawing);
    waitKey(0);
    return 0;
}

int findBiggestContour(vector<vector<Point> > contours){
    int indexOfBiggestContour = -1;
    int sizeOfBiggestContour = 0;
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++){
        if(contours[i].size() > sizeOfBiggestContour){
            sizeOfBiggestContour = contours[i].size();
            indexOfBiggestContour = i;
        }
    }
    return indexOfBiggestContour;
}

Answer 1

您应该使用findContours来检测最大轮廓，然后使用方法drawContours在绘制后使用填充参数-1创建轮廓。这是有用的链接：http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/shapedescriptors/find_contours/find_contours.html

Answer 2

为了改善输出的平滑度，或者换句话说，为了减少检测区域中的黑洞，尝试对得到的图像执行形态学操作。 以下文档解释了opencv中的侵蚀和扩张功能。 http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/erosion_dilatation/erosion_dilatation.html