python opencv肤色检测的实现示例

下面是“Python OpenCV肤色检测的实现示例”的完整攻略：

简介

在计算机视觉领域，人体肤色检测是一个重要的问题，其应用涉及人脸识别、人体检测、人体姿态估计等领域。本文将介绍如何使用Python OpenCV实现肤色检测。

实现步骤

安装Python OpenCV

Python OpenCV是Python支持的计算机视觉库，我们需要先安装它。

pip install opencv-python

下载训练数据

肤色检测需要使用一个训练数据集，我们可以在GitHub上下载。在这里，我们以OpenCV-contrib库中的Skin detect数据集为例。

git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git

将opencv_contrib/samples/data中的haarcascades目录拷贝到你的项目目录中。

实现肤色检测

肤色检测的实现需要经过以下步骤：
1. 将输入的图像转化为HSV格式；
2. 通过阈值分割筛选出人体肤色区域；
3. 对该区域进行形态学操作，进一步把肤色区域划分为人体的不同部分。

下面是示例代码：

import cv2

# 加载视频文件
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')

# 从视频中循环读取帧
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()

    # 如果这一帧读取失败，则退出循环
    if not ret:
        break

    # 将RGB图像转为HSV图像
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 设置HSV阈值，筛选出人体肤色区域
    lower = np.array([0, 48, 80], dtype=np.uint8)
    upper = np.array([20, 255, 255], dtype=np.uint8)
    mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)

    # 对人体肤色区域进行形态学操作
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (11, 11))
    mask = cv2.erode(mask, kernel, iterations=2)
    mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=2)

    # 在原图中显示肤色区域
    result = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)
    cv2.imshow('result', result)

    # 按Q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放内存，关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

例子1

在这个示例中，我们将使用模板匹配算法实现肤色检测。

import cv2
import numpy as np

# 读取模板图片
template = cv2.imread('template.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
h, w = template.shape[:2]

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转化为HSV格式
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 定义HSV肤色阈值
low_range = np.array([0, 50, 50])
high_range = np.array([30, 255, 255])
skin_mask = cv2.inRange(hsv, low_range, high_range)

# 对掩模进行腐蚀和膨胀操作
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
skin_mask = cv2.erode(skin_mask, kernel, iterations=1)
skin_mask = cv2.dilate(skin_mask, kernel, iterations=2)

# 进行模板匹配
res = cv2.matchTemplate(skin_mask, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 设置阈值
threshold = 0.6
loc = np.where(res >= threshold)

# 标记匹配的区域
for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv2.rectangle(img, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

例子2

在这个示例中，我们将使用肤色检测检测人脸。

import cv2
import numpy as np

# 读取训练数据和分类器
cascade_face = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转化为HSV格式
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 定义HSV肤色阈值
low_range = np.array([0, 50, 50])
high_range = np.array([30, 255, 255])
skin_mask = cv2.inRange(hsv, low_range, high_range)

# 对掩模进行腐蚀和膨胀操作
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
skin_mask = cv2.erode(skin_mask, kernel, iterations=1)
skin_mask = cv2.dilate(skin_mask, kernel, iterations=2)

# 检测人脸
faces = cascade_face.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

# 标记人脸位置
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

总结

本文介绍了如何使用Python OpenCV实现肤色检测。我们使用了阈值分割和形态学操作等方法，实现了肤色检测，同时给出了两个使用示例：模板匹配和人脸检测。