OpenCV肤色检测和模板匹配

下面是肤色检测代码：

#include<cv.h>
#include<highgui.h>
#include<opencv2/contrib/contrib.hpp>

#include<iostream>
using namespace std;

int main(int argc,char* argv[])
{
IplImage* image = cvLoadImage("test.jpg");
if(image == NULL)
{
cout<<"load image failed!"<<endl;
return -1;
}

IplImage* mask = cvCreateImage(cvGetSize(image),IPL_DEPTH_8U,1);
cvZero(mask);

CvAdaptiveSkinDetector skinDetector(1,CvAdaptiveSkinDetector::MORPHING_METHOD_NONE);

skinDetector.process(image,mask);
cvSet(mask,cvScalar(255),mask);
cvShowImage("image",image);
cvShowImage("mask",mask);
while(cvWaitKey(20) != 27);
cvDestroyAllWindows();
cvReleaseImage(&image);
cvReleaseImage(&mask);
return 0;

}

肤色检测被内置在opencv2/contrib/contrib.hpp里的CvAdaptiveSkinDetector类中。其主要检测函数为：

CvAdaptiveSkinDetector::process(IplImage* image, IplImage* mask);

该函数接受一个图像image，然后将检测结果返回到mask中。mask为一个二值图像，背景像素值为0，前景像素值为1。类CvAdaptiveSkinDetector只有一个构造函数：

CvAdaptiveSkinDetector(int samplingDivider = 1, int morphingMethod = MORPHING_METHOD_NONE);

第一个参数不知道是什么意思，第二个参数为一个枚举值，表示对结果所做的形态学操作，有四种选择。

模板匹配代码：

#include<cv.h>
#include<highgui.h>

#include<iostream>
using namespace std;

int main(void)
{
IplImage* palmTempl = cvLoadImage("template.jpg");
IplImage* result = NULL;
CvRect imageROI = cvRect(0,0,640,480);
for(int i=0;i<1000;i++)
{
char fileName[80];
sprintf(fileName,"image//%d.jpg",i);
IplImage* palmImage = cvLoadImage(fileName);
if(palmImage == NULL) continue;

CvSize size;
size.width = imageROI.width-palmTempl->width+1;
size.height = imageROI.height-palmTempl->height+1;
result = cvCreateImage(size,IPL_DEPTH_32F,1);

cvSetImageROI(palmImage,imageROI);
cvMatchTemplate(palmImage,palmTempl,result,CV_TM_SQDIFF);
cvResetImageROI(palmImage);
double min, max;
CvPoint minLoc;
cvMinMaxLoc(result,&min,&max,&minLoc,NULL);
minLoc.x = minLoc.x+imageROI.x;
minLoc.y = minLoc.y+imageROI.y;
CvPoint point2 = cvPoint(minLoc.x+palmTempl->width,minLoc.y+palmTempl->height);
cvRectangle(palmImage,minLoc,point2,cvScalar(255,255,255));
cvShowImage("image",palmImage);
cvReleaseImage(&palmImage);

if(cvWaitKey(10) == 27) break;

imageROI.x = minLoc.x-palmTempl->width/2>0 ? minLoc.x-palmTempl->width/2 : 0;
imageROI.y = minLoc.y-palmTempl->height/2>0 ? minLoc.y-palmTempl->height/2 : 0;
imageROI.width = 2*palmTempl->width;
imageROI.height = 2*palmTempl->height;
}

cvReleaseImage(&palmTempl);

return 0;
}

OpenCV中的template matching也可以支持imageROI，只是结果矩阵result的大小是严格限制了的，imageROI的改变必然导致result矩阵大小的改变，所以用imageROI还得颇费些周折。在每一步根据imageROI去调整result的大小。