基于色度或其他彩色属性设计一个简单的肤色检测器

要求：肤色检测
基于色度或其它彩色属性设计一个简单的肤色检测器。

用手机自拍一张人脸图像。
剪切照片或另外用画笔工具拾取那些可能是肤色的像素（人脸部位）。
对这些肤色像素计算彩色分布，如彩色直方图。（该属性的直方图）
对背景像素计算彩色分布。
用手机再自拍一张人脸图像，试着用这两个分布函数，在新拍图像中寻找肤色区域

学校cv课程的一个小作业。
思路分析：
首先确定所要选取的属性，比如题目中说的色度，或者其他自行挑选的属性，比如原文题目中的xy色度，就书里写的Yxy空间里的x,y色度，我选取了HSV空间里的H属性，即色相。我个人感觉选取一个或多个属性都可，多个属性的话，无非就是对每个属性分别选取阈值，和单属性大同小异，都是卡范围。然后把不在范围里的像素值置零，就这样。
完整代码在最后。

这里手动裁切一下肤色区域，比如面部和颈部。（图片来自网络，侵删，ITZY.Yeji）。
这里我们选择色相作为计算分布的属性，无他，简单有效耳。转换并画出色相分布直方图。
先观察一下三张图片色相值的取值范围：

大概都在0到180左右。

感觉还是能过滤掉相当一部分非肤色像素的。
这里就到了题目要求的第四步，但是我怀疑是我们老师对题目理解有偏差，大部分情况下背景应该是比较色相不均匀的，应该在背景比较单一的情况下用背景分割，这里摆一下原题目：

提到说，使用非肤色像素计算分布作为备选项。而且其实不看原题目要求的话，我们老师也没有很说清楚怎么去分割。原题目不仅明确要求用色度(chromaticity)，也告诉我们可以用简单的均值方差方法，或均值偏移分割算法。不看原题目要求的话，我本人最简单的想法就是把肤色属性范围以外的像素排除掉。这里使用最简单的想法和均值方差blabla方法。
直接排除色相值所有不在肤色色度区间的所有像素。
使用采集的两个肤色色相区域分别过滤：

emmmmm效果还是可以的，颈部肤色色相区间覆盖更全面效果更好。（没覆盖腮红好像）
(PS:对不起美女，下次回归一直多多支持你)
5. 使用均值方差blabla:

就是卡一个色相范围，a值越大保留越多，可以根据效果选择最适当的a值。
然后我们大概封装一下去试一下别的图像效果怎么样。还是用hlz的自拍，她好美。
封装的是均值方差那个，多个参数玩。
封装函数：

测试代码：

效果：

只能说一般。
完整 notebook代码：

# %%
# created by Jinx7288 230317
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2 as cv# %% 欣赏一下hlz美貌
selfie2 = cv.imread(cv.samples.findFile('./selfies/2.jpg'),cv.IMREAD_COLOR)
selfie2 = selfie2[:,:,::-1]
plt.axis('off')
plt.imshow(selfie2)# %% 读入肤色取样
skin_face = cv.imread(cv.samples.findFile('./skins/2_cropped_face.jpg'),cv.IMREAD_COLOR)[:,:,::-1]
skin_neck = cv.imread(cv.samples.findFile('./skins/2_cropped_neck.jpg'),cv.IMREAD_COLOR)[:,:,::-1]
skin_list = [skin_face,skin_neck]# %% 开始看错了，画了一下rgb直方图，不过可以看出用r去过滤也许也可以
plt.subplots_adjust(wspace=0.2,hspace=0.5)
for i,t in enumerate(['skin_face','skin_neck']):plt.subplot(len(skin_list),2,2*i+1)# plt.axis('off')plt.title(t)plt.imshow(skin_list[i])plt.subplot(len(skin_list),2,2*i+2)plt.title('histogram_'+t)hists = [cv.calcHist([skin_list[i]],[j],None,[256],[0,256]) for j in range(3)]for h,c in zip(hists,('r','g','b')):plt.plot(h,color=c)# %% 转换为hsv空间
skin_face_hsv = cv.cvtColor(skin_face,cv.COLOR_RGB2HSV)
skin_neck_hsv = cv.cvtColor(skin_neck,cv.COLOR_RGB2HSV)
selfie2_hsv = cv.cvtColor(selfie2,cv.COLOR_RGB2HSV)
hsv_list = [skin_face_hsv,skin_neck_hsv,selfie2_hsv]
for hsv in hsv_list:print(hsv[:,:,0].min(),hsv[:,:,0].max())# %% 画一下色相直方图
plt.subplots_adjust(wspace=0.2,hspace=0.5)
for i,t in enumerate(['skin_face','skin_neck','original']):plt.subplot(len(hsv_list),2,2*i+1)# plt.axis('off')plt.title(t)plt.imshow(hsv_list[i][:,:,0])plt.subplot(len(hsv_list),2,2*i+2)plt.title('hue_histogram_'+t)plt.plot(cv.calcHist([hsv_list[i]],[0],None,[180],[0,180]))# %% 在范围内保留，其他舍弃
selfie2_h = np.array(selfie2_hsv[:,:,0],dtype=int)
for i,e in enumerate([skin_face_hsv,skin_neck_hsv]):hue_all_range = (e[:,:,0].min(),e[:,:,0].max())mask = np.zeros(selfie2_h.shape)mask[np.logical_and(selfie2_h>=hue_all_range[0],selfie2_h<hue_all_range[1])]=1plt.subplot(2,2,2*i+1)plt.imshow(mask,cmap='gray')selfie2_hsv_temp = np.copy(selfie2_hsv)for j in range(3):new_channel = mask*np.array(selfie2_hsv[:,:,j],dtype=float)selfie2_hsv_temp[:,:,j]= new_channelplt.subplot(2,2,2*i+2)new_selfie = cv.cvtColor(selfie2_hsv_temp,cv.COLOR_HSV2RGB)plt.imshow(new_selfie)# %% 在均值+-a*标准差范围内保留，其他舍弃
# 均值方差blabla,不过用的是标准差
a = 2
for i,e in enumerate([skin_face_hsv,skin_neck_hsv]):h = np.array(e[:,:,0],dtype=float)mean_h = h.mean()std_h = np.std(h)hue_mean_range = (mean_h-a*std_h,mean_h+a*std_h)# print(hue_mean_range)mask = np.zeros(selfie2_h.shape)mask[np.logical_and(selfie2_h>=hue_mean_range[0],selfie2_h<hue_mean_range[1])]=1plt.subplot(2,2,2*i+1)plt.imshow(mask,cmap='gray')selfie2_hsv_temp = np.copy(selfie2_hsv)for j in range(3):new_channel = mask*np.array(selfie2_hsv[:,:,j],dtype=float)selfie2_hsv_temp[:,:,j]= new_channelplt.subplot(2,2,2*i+2)new_selfie = cv.cvtColor(selfie2_hsv_temp,cv.COLOR_HSV2RGB)plt.imshow(new_selfie)# %%
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2 as cvdef url2hsv(file:str):pic = cv.imread(cv.samples.findFile(file),cv.IMREAD_COLOR)[:,:,::-1]pic_hsv = cv.cvtColor(pic,cv.COLOR_RGB2HSV)return pic_hsv,pic_hsv[:,:,0]def skin_filter(skin_url,target_url,a=1.5):skin_hsv,skin_h = url2hsv(skin_url)target_hsv,target_h = url2hsv(target_url)mean_h = skin_h.mean()std_h = skin_h.std()filter_range = (mean_h-a*std_h,mean_h+a*std_h)mask = np.zeros(target_hsv[:,:,0].shape)mask[np.logical_and(target_h>=filter_range[0],target_h<filter_range[1])]=1for j in range(3):new_channel = mask*np.array(target_hsv[:,:,j],dtype=float)target_hsv[:,:,j]= new_channelnew_selfie = cv.cvtColor(target_hsv,cv.COLOR_HSV2RGB)return mask,new_selfieimport os
selfies = os.listdir('./selfies/')
skin_neck_url = './skins/2_cropped_neck.jpg'plt.subplots_adjust(wspace=0)
for i,ele in enumerate(selfies):filtered = skin_filter(skin_url=skin_neck_url,target_url="./selfies/"+ele,a=3)plt.subplot(len(selfies),3,i*3+1)plt.axis('off')plt.imshow(cv.imread(cv.samples.findFile("./selfies/"+ele),cv.IMREAD_COLOR)[:,:,::-1])plt.subplot(len(selfies),3,i*3+2)plt.axis('off')plt.imshow(filtered[0],cmap='gray')plt.subplot(len(selfies),3,i*3+3)plt.axis('off')plt.imshow(filtered[1])# %%
skin_face_url = './skins/2_cropped_face.jpg'for i,ele in enumerate(selfies):print(ele)filtered = skin_filter(skin_url=skin_face_url,target_url="./selfies/"+ele,a=3)plt.subplot(len(selfies),3,i*3+1)plt.axis('off')plt.imshow(cv.imread(cv.samples.findFile("./selfies/"+ele),cv.IMREAD_COLOR)[:,:,::-1])plt.subplot(len(selfies),3,i*3+2)plt.axis('off')plt.imshow(filtered[0],cmap='gray')plt.subplot(len(selfies),3,i*3+3)plt.axis('off')plt.imshow(filtered[1])

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