s1071543影像處理作業4

 利用你所學的顏色知識與技術，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。

程式語言：Python 3.7.3 64-bit

開發環境：

• Arch Linux x86_64
  

• Visual Studio Code

• OpenCV 3.4.2

實作方法與演算法：

原圖：

本次實作分別使用兩種演算法，分別是

1. Proposed Skin Detection Algorithm 

得出圖片的RGB、HSV、YCrCb，將這些值做filter後得出結果。

filter: 

0.0 <= H <= 50.0 and 0.23 <= S <= 0.68 and R > 95 and 

G > 40 and B > 20 and R > G and R > B and | R -G | > 15 and

A > 15

OR

R > 95 and G > 40 and B > 20 and R > G and R > B and 

| R -G | > 15 and A > 15 and Cr > 135 and Cb > 85 and Y > 80 and  

Cr <= (1.5862*Cb)+20 and Cr>=(0.3448*Cb)+76.2069 and

Cr >= (-4.5652*Cb)+234.5652 and Cr <= (-1.15*Cb)+301.75 and

Cr <= (-2.2857*Cb)+432.85

其中的A為透明度，未用到所以在這裡移除

結果圖：

                     

Mask：

2.多模態膚色機率模型

首先準備其他圖片並先手工將皮膚部分取出，計算皮膚部分在HSV色域的機率模型，n種     圖片有n種模型，接著在偵測的時候比對各個機率模型得出機率值，當機率值超過一定       閥值則會判斷為皮膚。

結果圖：

 

Mask：

兩者比較：

           

<-演算法1    演算法2->

Reference：

arXiv:1708.02694 [cs.CV]

利用多模態膚色機率模型之膚色偵測