s1051534的作業4

一、作業題目

利用你所學的顏色的知識，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。

二、執行環境

1. python 3.6
2. opencv 4.0.0.21
3. PyQt5

4. Numpy

5. Windows

三、程式功能

• 基本功能：

  可偵測出皮膚所在位置，並將皮膚區域以白色標記，非皮膚區域以黑色標記。

• 特殊功能：

  參考老師提供的論文內容，製作四種皮膚偵測模式，分別為HSV、YCrCb、HSV+YCrCb(without blur)、HSV+YCrCb(with blur)。

四、實作方法

使用PyQt建立介面，並將圖片等比例縮放，在介面上以QPixmap形式，做出適當大小的呈現，使用者可依據個人需求，選擇皮膚區域偵測模式。

• HSV：

  將BGR彩圖利用cv2.cvtColor()轉換為HSV，並利用inRange與morphologyEx，製作HSV mask。整體效果較不平滑，有馬賽克感，但稍能保留臉部五官，且沙灘不會被誤判為皮膚區域。

• YCrCb：

  將BGR彩圖利用cv2.cvtColor()轉換為HSV，並利用inRange與morphologyEx，製作YCrCb mask。整體效果較為平滑，但臉部五官幾乎被磨平，沙灘容易被誤判為皮膚區域。

• Combined(without blur)：

  將HSV mask與YCrCb mask進行bitwise_and後，進行medianBlur與morphologyEx，得到結果有些微的雜訊與馬賽克感，但較HSV平滑許多，能稍微保留臉部五官，且沙灘部分不會誤判為皮膚區域，效果較HSV與YCrCb佳。

• Combined(with blur)：

  將HSV mask與YCrCb mask進行bitwise_and，得到結果較平滑，雜訊減少，但細部五官特徵也稍微被模糊掉，沙灘部分不會誤判為皮膚區域，雜訊相比without blur來的少，效果較HSV與YCrCb佳。
  

五、執行結果

• 初始介面。

  
  
  

• 點擊選擇圖片按鈕，選取要進行皮膚偵測的圖片。

  
  
  

• 將選擇的圖片顯示於主介面上。

  
  
  

• 點擊HSV按鈕，將BGR圖片轉換為HSV形式，進行皮膚偵測，結果具有些微馬賽克效果，不夠平滑。

  
  
  

• 點擊YCrCb按鈕，將BGR圖片轉換為YCrCb形式，進行皮膚偵測，結果較為平滑，但缺失五官細部特徵，且沙灘會被誤判。

  
  
  

• 點擊Combined(without blur)按鈕，將HSV與YCrCb的兩種偵測結果綜合，結果仍有馬賽克感，且雜訊較多，但較HSV平滑，且稍能保留五官特徵。

  
  
  

• 點擊Combined(with blur)按鈕，將HSV與YCrCb的兩種偵測結果綜合，並利用medianBlur與morphologyEx，將結果進行模糊化，結果十分平滑，且雜訊減少許多，但細部五官特徵幾乎被抹平。

  
  
  

• 點擊儲存按鈕，可將圖片進行儲存。