1.肤色检测 肤色检测技术利用了计算机对人体皮肤像素的分析过程，随着人脸检测技术，表情识别及手势识别等技术的快速发展，肤色应用领域日趋增多。肤色检测技术常用的方法有基于颜色空间、光谱特征以及肤色反射模型等方法，这些方法的主要步骤先进行颜色空间变换，然后再建立肤色模型。肤色检测中颜色空间有RGB、YCrCb、HSV和Lab等，通常在处理的时候是将RGB颜色空间变换成相应的颜色空间，对某种类型的图像
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2023-08-13 15:41:35
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在日常生活中我们表示颜色的时候都喜欢用RGB模型进行表示，RGB分别代表了三原色：红色Red， 绿色Green，蓝色Blue。但是当我们想要从图片中选取某种颜色的时候，比如说红色，用RGB该怎么做？很难啊。所以当涉及到颜色的时候我们通常都会将图片转化到hsv空间进行表示。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）。那么该如何选择我们需要的颜色呢？比如说红色，是否就只需要选择一
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2024-05-10 18:03:38
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//第一种：RGB c
原创
2022-04-11 13:40:43
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//第一种：RGB color space 【效果挺好】// skin region location using rgb limitationvoid ImageSkin::ImageSkinRGB(const Mat& rgb, Mat& _dst){ assert(rgb.channels() == 3 && _dst.channels() == 3); static
原创
2021-12-22 11:20:26
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先贴代码
1. void cvSkinSegment(IplImage* img, IplImage* mask){
2. CvSize imageSize = cvSize(img->width, img->height);
3. IplImage *imgY = cvCreateImage(imageSize, IPL_DEPTH_8U,
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2024-08-29 17:41:25
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本篇文章通过调用opencv里的函数简单的实现了对图像里特定颜色提取与定位，以此为基础，我们可以实现对特定颜色物体的前景分割与定位，或者特定颜色线条的提取与定位 主要步骤:将RGB图像转化为HSV，H表示色调（度数表示0-180），S表示饱和度（取值0-255），V表示亮度（取值0-255），不同的颜色有着不同的取值范围，一般给出如下：设定待提取颜色的HSV范围值，然后调用inRange函数实现对
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2023-10-20 14:31:45
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皮肤检测与抠图皮肤检测的方法很多，这里写的是最简单的方法，感兴趣的同学可以自己加上椭圆检测，膨胀腐蚀等，使得检测与抠图更加精确。github上许多人脸识别的算法，可以多学习那些。HSV颜色空间hsv涉及心理学的颜色知识，比rgb检测具有更好的分类效果python 代码def get_skin_hsv（img）
hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2H
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2024-04-17 20:49:33
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首先通过摄像头采集图像，用Otsu方法进行二值化处理，然后找出最大两个连通区域，此处默认有手和脸，最后通过指尖检测算法，将脸部排除。
1 #include "cxcore.h"
2 #include "math.h"
3 #include <cmath>
4 #include <vector>
5 #include <stdio.h>
6
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2024-06-08 16:16:17
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你今天真好看app是一款专为广大女性用户设计的美容护肤服务软件。不用美容院，直接测试，从你的肤色、痘痘、毛孔、脸色等方面为你智能分析，检测出你的皮肤情况，护肤最真诚的伴侣，附带详细的护肤常识和护肤推荐。你今天真好看app使用教程1、下载打开软件2、点击中间的拍照3、开始分析即可4、稍等两分钟，就会有一个肤质报告了5、拍一拍就能测肤质！我的得分是89，超过全国83%的人。你呢？你今天真好看app功能
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2024-01-07 19:50:18
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3.1 各彩色空间中肤色[1]的聚类情况
好的肤色模型要求选择一个恰当的彩色空间，在此空间中肤色能团簇、聚合在一起，并且与非肤色的重叠部分要尽可能少。通过各色度空间中肤色聚类的结果比较发现，肤色在各空间中的聚类情况如下：在RGB彩色空间中，肤色与非肤色的重叠部分较多。因此RGB空间不适合构造肤色模型；在rgb彩色空间中的分布情况（用r，g表征）。由于色饱
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2024-02-29 11:17:27
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一 人脸识别 1 EigenFace 介绍 EigenFace 在人脸识别历史上应该是具有里程碑式意义的，其被认为是第一种有效的人脸识别 算法。1987 年 Sirovich and Kirby 为了减少人脸图像的表示采用了 PCA（主成分分析）的方法进行降维，1991 年 Matthew Turk 和 Alex Pentland 首次将 PCA 应用于人脸识别，即将原始图像投影到特征空间，得到一
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2024-04-28 09:22:18
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本文涉及的很多算法，在网络上也有不少同类型的文章，但是肯定的一点就是，很多都是不配代码的，或者所附带的代码都是象征性的，速度慢，不优雅，不具有实用价值，本文努力解决这些问题。
原创
2021-08-23 17:18:35
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法，在网络上也有不少同类型的文章，但是肯定的一点就是，很多都是不配代码的，或者所附带的代码都是象征性的，速度慢，不优雅，不具有实用价值，本文努力解决这些问题。 文中各算法出现的顺序并不代表算法的优越性，仅
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2013-08-17 22:55:00
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基于C++与OpenCV的模板匹配学习（1）OpenCV matchTemplate()示例 文章目录基于C++与OpenCV的模板匹配学习（1）OpenCV matchTemplate()示例前言一、模板匹配1.1 概念1.2 基于灰度值的模板匹配1.2.1 差值平方和SAD与SSD1.2.2 归一化互相关系数NCC1.3 基于边缘的模板匹配二、OpenCV matchTemplate示例2.1
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2024-02-20 21:53:35
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AI皮肤检测App开发能够为用户对自己的皮肤的监测提供数据的支持，通过App对用户的脸部皮肤进行拍照取样，然后根据人工智能的识别、监测用户的皮肤，生成结果。这一系列的操作，都是通过AI皮肤检测App功能的实现。让用户清晰的了解到自己的皮肤的状态问题，给用户提出合理的肌肤护肤的方案。那这样的AI皮肤检测App如何检测用户的皮肤的问题呢？拍照取样首先对用户的皮肤进行拍照取样，拍照的时候要保证用户没有进
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2024-04-17 19:23:04
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文章目录1.了解腐蚀和膨胀2.了解开运算和闭运算3.形态字梯度（1）形态字梯度=原图-腐蚀（2）函数讲解（3）代码实战4.顶帽（1）顶帽=原图-开运算（2）函数讲解6.黑帽（1）黑帽=原图-闭运算（2）函数讲解7.总结 1.了解腐蚀和膨胀2.了解开运算和闭运算3.形态字梯度（1）形态字梯度=原图-腐蚀（2）函数讲解morphologyEx(src, op, kernel, dst=None, a
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2024-03-15 21:23:20
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OpenCV形态学操作——开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽一、学习目标二、各种操作简介三、综合实例 一、学习目标理解什么是开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽和黑帽学会使用OpenCV实现上述的图像形态学操作使用综合性的例子进行实验二、各种操作简介1、开运算开运算：先腐蚀后膨胀，表达公式为：dst = open(src, element) = dilate(erode(src, element
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2024-05-02 17:12:03
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图像处理之 模型匹配有关知识1.相关API：2.模板匹配的几种算法： 1.平方差匹配method=CV_TM_SQDIFF， 2.标准平方差匹配method=CV_TM_SQDIFF_NORMED （这类方法利用平方差来进行匹配,最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大.）3.相关匹配method=CV_TM_CCORR， 4.标准相关匹配method=CV_TM_CCORR_NORMED （这类方法采
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2024-04-11 22:13:41
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最佳艺术工具：Aura - Volumetric LightingAura是由开发者Raphael Ernaelsten创作的一个Unity体积光照解决方案。Aura 在Unity Awards 2018荣获最佳艺术工具。Aura可以模拟光线在环境介质中的散射效果，以及环境中无法通过肉眼或摄像机观察的微粒光照效果，即“体积雾”效果，打造出非常逼真的光照环境。 Aura支持所有类型的光线
12RGB肤色区域检测器1. 在室内条件下，利用一些手和脸来建立RGB直方图；
2. 利用函数cvCalcBackProject()找到肤色区域；
3. 利用本书第五章图像处理相关函数来清除噪声，并利用函数cvFloodFill()找到图像中肤色最大区域。具体代码如下：#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <
