s1051447的作業4

1072 CS362 影像處理概論 作業 4

1051447 梁雅錡

作業題目：
利用所學的顏色的知識，撰寫一個程式來偵測一張輸入照片中的皮膚區域並將其標示出。 

撰寫過程：
(1)   作業系統環境：Windows
(2)   程式語言：Python
(3)   程式開發軟體：Pycharm

(4)   開發環境：

開發環境名稱	使用情形
Python 3.6	採用Python 3.6編寫程式。
OpenCV.4.0.0.21	利用OpenCV 4.0.0.21的套件讀取讀片、對圖片進行各式轉換、以及存取圖片檔。
Numpy 1.15.4	使用Numpy 1.15.4調整圖片的各個像素變動。
Matplotlib2.1.2	利Matplotlib2.1.2共同畫出原圖與皮膚偵測圖，也可存取所有輸出內容。

(5)   程式內容：

1.主要演算法是透過Human Skin Detection Using RGB, HSV and YCbCr Color Models 此篇論文中提到的 Skin Detection Algorithm，來進行實作。

2.使用cv2.imread('SkinDetection.jpg')讀取圖片

3.使用cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV )，將圖片從RGB形式轉為HSV的形式

4.根據論文中第327~328提到的演算法，我會瀏覽image的每個像素，並針對每個像素進行RGB的特定顏色篩選，不在特定範圍內的像素就為非皮膚範圍，以黑色作為該像素的輸出，如左下圖所示；接著還會透過HSV的特定範圍也進行偵測，找到屬於皮膚的範圍，如右下圖所示。

5.在偵測為非皮膚的部分會使用到cv2.bitwise_and()函式，以作為AND的邏輯閘用途，將透過RGB與HSV分別偵測到的皮膚偵測圖合併，而被視為不是皮膚的範圍，會設為黑色來呈現(二值化)。

6.使用plt.show()以共同輸出原圖與皮膚偵測圖，結果如(6)的程式成果所示。

7.使用cv2.imwrite()存取每一個對圖像進行處理後的圖片。

(6)  程式成果：

    I.原圖

     II.皮膚偵測圖(用cv2.bitwise_and()函式，將透過RGB與HSV分別偵測到的皮膚偵測圖合併，被視為不是皮膚的範圍，會設為黑色來呈現(二值化))

      III.共同顯示(使用matplot共同輸出原圖與皮膚偵測圖)

(7)  儲存結果：
      如下圖所示，使用的是cv2.imwrite()，儲存每一個步驟輸出的影像，包括：原圖經RGB篩選出的皮膚偵測圖(非特定範圍內就以黑色輸出)、原圖經HSV篩選出的皮膚偵測圖(灰階)、上述兩個皮膚偵測圖以and邏輯閘合併的共同輸出圖。