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这篇文章主要讲解了“Python如何实现人体肤色检测功能”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python如何实现人体肤色检测功能”吧！
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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 /upload/otherpic47/132862.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)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 )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<=120 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0 for 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] = 255 else: skin2[i][j] = 0 cv2.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。