Question

我已经看到所有关于皮肤的HSV颜色空间范围的问题但我只能搞清楚这个

代码 -

CvScalar  hsv_min = cvScalar(0, 30, 60, 0);
CvScalar  hsv_max = cvScalar(20, 150, 255, 0);
//range I am using is { 0,30,60,0 & 20,150,255,0 }
cvCvtColor(src, hsv_image, CV_BGR2HSV);
cvInRangeS (hsv_image, hsv_min, hsv_max, hsv_mask);
cvDilate(hsv_mask,hsv_mask,0,1);
cvErode(hsv_mask,hsv_mask,0,1);
cvSmooth( hsv_mask, hsv_mask, CV_MEDIAN);

问题此范围（ {0,30,60,0＆amp; 20,150,255,0} ）它是否检测到红色，当您将手放在红色背景中时，它不会跟踪您的皮肤...
请帮忙!!!

Answer 1

根据这个：http://matmidia.org/sibgrapi2009/media/posters/59928.pdf

H通道的皮肤特征为0到50之间的值，在通道S中为亚洲和高加索人种的0.23到0.68。

你必须特别注意图像中非常暗的部分，并且可能完全丢弃它们，因为对于较小的V值，HSV转换会非常嘈杂。

根据您的约束条件，您还可以考虑使用彩色手套（某些颜色在场景中没有正常显示），或设置不同于红色的背景，即远离肤色（洋红色），绿色，等等。

Answer 2

基本上，皮肤很难有一个固定的颜色范围，因为即使你只想检测自己的皮肤，它的颜色实际上会根据光照条件发生很大变化。

所以，也许你可以使用2011年这篇不错的科学文章的想法：

http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/hands/

基本上，他们会检测到脸部（使用oepncv很容易）。然后，他们提取脸部的肤色（这是图像上的人非常特定）。然后他们用这种颜色检测皮肤。由于颜色非常具体，因此与固定颜色范围相比，它们的错误检测要少得多。

Answer 3

我知道回复这个为时已晚。但我也这样做，我用K意味着聚类来获得肤色。首先你必须检测面部，我正在使用Haar级联分类器，然后根据面部的坐标你可以裁剪面部，然后使用它作为聚类颜色的源。找出具有最多元素且将是您的肤色的群集。或者，如果没有指定一个特定值，您可以获得群集中心点，并且可以通过扣除和添加特定值将其用作范围。这将有所帮助http://answers.opencv.org/question/23196/k-mean-clustering-of-hsv-histogram-of-frames-of-a-video/

Answer 4

OpenCv上存在自适应皮肤检测器参见samples / c / adaptiveskindetector_sample.cpp

Answer 5

我试过了 lower = np.array([0, 10, 60], dtype = "uint8") upper = np.array([20, 150, 255], dtype = "uint8") 它给出了几乎不错的结果。

Answer 6

在您的代码中尝试使用此预处理功能：

def preprocess(action_frame):

    blur = cv2.GaussianBlur(action_frame, (3,3), 0)
    hsv = cv2.cvtColor(blur, cv2.COLOR_RGB2HSV)

    lower_color = np.array([108, 23, 82])
    upper_color = np.array([179, 255, 255])

    mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color)
    blur = cv2.medianBlur(mask, 5)

    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (8, 8))
    hsv_d = cv2.dilate(blur, kernel)

return hsv_d

我已经使用了几个月了。它可能会永远解决您的问题。

Answer 7

如果您使用视频字幕，您应该担心在大多数情况下相机会自动进行对比度调整，这会对您的图像产生影响，因为您将会有明显的色调差异，您也应该考虑影响皮肤的阴影和光源

Answer 8

Deepgaze是一个除了其他功能外还具有皮肤检测功能的库。

DeepGaze Github

他使用：

[0, 58, 50] lower bound skin HSV
[30, 255, 255] upper bound skin HSV

他对Github非常敏感，因此可以选择与他联系并询问他如何得出这些数字。

精确肤色HSV系列

8 个答案: