基於opencv的膚色檢測
阿新 • • 發佈:2019-02-20
不說廢話,直接上程式碼
#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/contrib/contrib.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> #include <vector> int main() { cv::Mat srcImage, resultMat; srcImage = cv::imread("hand1.jpg"); if (srcImage.empty()) return -1; // 構建橢圓模型 cv::Mat skinMat = cv::Mat::zeros(cv::Size(256, 256), CV_8UC1); ellipse(skinMat, cv::Point(113, 155.6), cv::Size(23.4, 15.2), 43.0, 0.0, 360.0, cv::Scalar(255, 255, 255), -1); // 結構元素定義 cv::Mat struElmen = getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3), cv::Point(-1, -1)); cv::Mat YcrcbMat; cv::Mat tempMat = cv::Mat::zeros(srcImage.size(), CV_8UC1); // 顏色空間轉換YCrCb cvtColor(srcImage, YcrcbMat, CV_BGR2YCrCb); // 橢圓面板模型檢測 for (int i = 0; i < srcImage.rows; i++) { uchar* p = (uchar*)tempMat.ptr<uchar>(i); cv::Vec3b* ycrcb = (cv::Vec3b*)YcrcbMat.ptr<cv::Vec3b>(i); for (int j = 0; j < srcImage.cols; j++) { // 顏色判斷 if (skinMat.at<uchar>(ycrcb[j][1], ycrcb[j][2]) > 0) p[j] = 255; } } // 形態學閉操作 morphologyEx(tempMat, tempMat, cv::MORPH_CLOSE, struElmen); // 定義輪廓引數 std::vector< std::vector<cv::Point> > contours; std::vector< std::vector<cv::Point> > resContours; std::vector< cv::Vec4i > hierarchy; // 連通域查詢 findContours(tempMat, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 篩選偽輪廓 for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) { if (fabs(contourArea(cv::Mat(contours[i]))) > 1000) resContours.push_back(contours[i]); } tempMat.setTo(0); // 繪製輪廓 drawContours(tempMat, resContours, -1, cv::Scalar(255, 0, 0), CV_FILLED); srcImage.copyTo(resultMat, tempMat); imshow("srcImage", srcImage); imshow("resultMat", resultMat); cv::waitKey(0); return 0; }
執行結果:原圖
效果圖
csdn opencv http://lib.csdn.net/base/opencv