一个简单有趣的皮肤检测代码

Cite From: http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/12/05/2802428.html
前言

　　最近课题研究上想采用皮肤信息，但是个人总是对皮肤信息应用在目标检测和目标识别上有排斥，认为皮肤信息完全不足以胜任这个工作。其实计算机视觉的最终实现是一个长期的过程，是AI领域一个经典的问题，所以在AI完全突破之前，任何对CV有用的信息都值得去深入研究，除非有一种算法能够在所有情况下都工作。好了，废话不扯了，进入正题，有偏见但是还是得使用它。皮肤模型中有单高斯，混合高斯，贝叶斯模型和椭圆模型等。经过前人学者大量的皮肤统计信息可以知道，如果将皮肤信息映射到YCrCb空间，则在CrCb二维空间中这些皮肤像素点近似成一个椭圆分布。因此如果我们得到了一个CrCb的椭圆，下次来一个坐标(Cr,
Cb)我们只需判断它是否在椭圆内（包括边界），如果是，则可以判断其为皮肤，否则就是非皮肤像素点。

　　开发环境：OpenCV2.4.3+QtCreator2.5.1

　　实验基础

　　本实验是参考小短文A super-simple skin detector in OpenCV，该文章里面首先直接给出了一个比较合理的椭圆，即该椭圆能够代表大部分人的皮肤信息CrCb的分布。椭圆的分布如下：

　　


　　说它比较有趣是因为我们是用一副图像来存储上面的椭圆的，而不是直接采用椭圆数学方程。该图像是二值图像，即椭圆区域内部为白色，其它地方为黑色。所以当其需要判断其它像素点时，只需将该像素点转换成Cr，Cb两个坐标，然后在上面的椭圆中找到该坐标的值，如果非0，则为皮肤，反之亦然。

　　在实际代码中，该椭圆是采用绘画函数绘制到图片上的，一句代码而已：

ellipse(skinCrCbHist, Point(113, 155.6), Size(23.4, 15.2), 43.0, 0.0, 360.0, Scalar(255, 255, 255), -1);

　　void ellipse(Mat& img, Point center, Size axes, double angle, double startAngle, double endAngle, const Scalar&color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0)

　　该函数是用来在指定图片上绘制椭圆弧线的。

　　参数image为需要绘制椭圆的图像；

　　参数center是该椭圆的中心点坐标；

　　参数axes是该椭圆的长半轴和短半轴；

　　参数angle是该椭圆和水平方向上的旋转夹角；

　　参数startAngle表示绘制椭圆弧线相对该椭圆自己的水平轴的起始角度；

　　参数endAngel表示绘制椭圆弧线相对该椭圆自己的水平轴的终止角度；

　　后面的参数比较普通就不介绍了。

　　绘制椭圆曲线的示意图如下所示：

　　


　　实验结果

　　检测前的图像：

　　


　　利用该算法进行皮肤检测后的二值图：

　　


　　实验代码及注释

　　main.cpp:

#include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <algorithm>
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
char * ImageName = "f.jpg";

//椭圆皮肤模型
Mat skinCrCbHist = Mat::zeros(Size(256,256),CV_8UC1);
ellipse(skinCrCbHist,Point(113,155.6),Size(23.4,15.2),43.0,0.0,360.0,
Scalar(255,255,255),-1);
IplImage * inputimage = cvLoadImage(ImageName,CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
if(!inputimage)
return -1;
CvSize imgSize = cvSize(inputimage->width,inputimage->height);
Mat output = Mat::zeros(cvSize(inputimage->width,inputimage->height),CV_8UC1);
IplImage *imgY = cvCreateImage(imgSize,IPL_DEPTH_8U,1);
IplImage *imgCr = cvCreateImage(imgSize,IPL_DEPTH_8U,1);
IplImage *imgCb = cvCreateImage(imgSize,IPL_DEPTH_8U,1);
IplImage * imgYCrCb = cvCreateImage(imgSize,inputimage->depth,inputimage->nChannels);
cvCvtColor(inputimage,imgYCrCb,CV_BGR2YCrCb);
cvSplit(imgYCrCb,imgY,imgCr,imgCb,0);//获得图像的每个分量
CvScalar ycrcb;
for(int i =0;i<imgYCrCb->width;i++)
for(int j=0;j<imgYCrCb->height;j++)
{
ycrcb = cvGet2D(imgYCrCb,j,i);
if(skinCrCbHist.at<uchar>(ycrcb.val[1],ycrcb.val[2])>0)
output.at<uchar>(j,i) = 255;
}
cvShowImage("orig",inputimage);
imshow("tem",output);
while(1)
{
if(cvWaitKey(100) == 27)
break;
}
//fingerTip(ImageName);
cvReleaseImage(&inputimage);
return 0;
}

　　实验总结： 皮肤的椭圆模型确实可以用来做皮肤检测，一旦确定好了该椭圆就可以用来做皮肤检测了。

　　参考文献:

A super-simple skin detector in OpenCV

皮肤检测与克服光线影响的连通域寻找

　http://docs.opencv.org/modules/core/doc/drawing_functions.html?highlight=ellipse#cv.Ellipse