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大数据文摘出品
作者:曹培信、宁静
一年一度的大学开学季,一年一度的军训季。
在六月中旬高考结束之后,万千学子迎来了他们人生中最长也是最无忧无虑的假期,到了八月底九月初,他们将踏上人生的一段重要旅程——大学。
然而等待他们的第一课,便是军训。
每所高校对军训的要求不同,从时间来看,短的只有5天,长的多达一个月,根据网上一份军训时间排行榜,比如清华大学,以34天稳居第二。(警校排第一也是无可厚非了,不过吉林的院校确实热衷军训,前十中两所吉林的院校上榜)
除了一些开始又晚、时间又长的院校(比如重庆大学),大部分院校的军训应该已经结束了,然而经历了军姿、齐步、正步、阅兵甚至拉练的“摧残”后,军训岁月在身上留下的最深的痕迹便是——晒!黑!了!
图片来自网络
军训前和军训后,就是“白古”和“黑古”的差别啊!想知道自己军训后究竟晒黑了多少么?下面文摘菌就带你用Python看看,自己究竟军训后黑了几个度。
基于RGB和YCbCr颜色空间的混合肤色检测
想知道自己的皮肤颜色,首先要将皮肤检测出来。
肤色检测有很多方法,比如:
- 基于RGB的颜色空间模型;
- 基于椭圆皮肤模型的皮肤检测;
- YCrCb颜色空间Cr分量+Otsu法阈值分割;
- 基于YCrCb颜色空间Cr,Cb范围筛选法;
- HSV颜色空间H范围筛选法;
- opencv自带肤色检测类AdaptiveSkinDetector;
相关链接:https://blog.csdn.net/qq_22527639/article/details/81501565
2004年,Georgy Kukharev和Adam Nowosielski为了提高模型的稳定性,将多个颜色空间结合,提出RGB颜色空间和YCbCr颜色空间的混合肤色检测器。像素值满足如下条件:
实现的代码也很简单,首先引入必要的包:
- import cv2
- import numpy as np
- from matplotlib import pyplot as plt
然而操纵图像,将RGB颜色空间3通道的值和YCbCr颜色空间3通道的值结合起来,然后根据判别条件进行肤色检测:
- def skin_color(imgFile):
-
-
- # load an original image
- img = cv2.imread(imgFile)
-
-
- rows,cols,channels = img.shape
-
-
- # convert color space from rgb to ycbcr
- imgYcc = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB)
-
- # convert color space from bgr to rgb
- img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
-
- # prepare an empty image space
- imgSkin = np.zeros(img.shape, np.uint8)
- # copy original image
- imgimgSkin = img.copy()
-
-
- s=0
- sum_R=sum_G=sum_B=0
- for r in range(rows):
- for c in range(cols):
-
- # non-skin area if skin equals 0, skin area otherwise
- skin = 0
-
-
- # get values from rgb color space
- R = img.item(r,c,0)
- G = img.item(r,c,1)
- B = img.item(r,c,2)
-
- # get values from ycbcr color space
- Y = imgYcc.item(r,c,0)
- Cr = imgYcc.item(r,c,1)
- Cb = imgYcc.item(r,c,2)
- # skin color detection
-
- if R > G and R > B:
- if (G >= B and 5 * R - 12 * G + 7 * B >= 0) or (G < B and 5 * R + 7 * G - 12 * B >= 0):
- if Cr > 135 and Cr < 180 and Cb > 85 and Cb < 135 and Y > 80:
- # print 'Skin detected!'
参考链接:https://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/43635181
对比色卡,看看你黑了几度
检测出了皮肤的区域,我们就需要将皮肤区域的颜色RGB值计算出来,然后与色卡进行对比。
(编辑:开发网_开封站长网)
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