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
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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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,
//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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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
1. 什么是斑点斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。在实际地图中，往往存在着大量这样的斑点，如一颗树是一个斑点，一块草地是一个斑点，一栋房子也可以是一个斑点。由于斑点代表的是一个区域，相比单纯的角点，它的稳定性要好，抗噪声能力要强，所以它在图像配准上扮演了很重要的角色。同时有时图像中的斑点也是我们关心的区域，比如在医学与生物领域，我们需要从一些X光照片或细胞显微照片中提取一些具有特殊意义的
基于Python--opencv的人脸识别 环境配置安装python3.7 配置pip 下载环境安装第三方包# pip install 第三方包 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 使用清华镜像源加快速度
# pillow的安装，输入：
pip install pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.c
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
今天目的是爬取所有英雄皮肤在爬取所有之前，先完成一张皮肤的爬取打开anacond调出编译器Jupyter Notebook打开王者荣耀官网下拉找到位于网页右边的英雄/皮肤 点击【+更多】进入英雄皮肤页面按键盘F12调出网页代码点击进入调出页的【Network】（这里是谷歌浏览器，其他浏览器可能显示为’网络‘） 刷新网页 重新接收所有网页数据（不要关闭调出
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
在对特定物体做初步检测时，颜色信息非常有用。例如辅助驾驶程序中的路标检测功能，就要凭借标准路标的颜色快速识别可能是路标的信息。另一个例子是肤色检测，检测到的皮肤区域可作为图像中有人存在的标志。手势识别就经常使用肤色检测确定手的位置。 通常来说，为了用颜色来检测目标，首先需要收集一个存储有大量图像样本的数据库，每个样本包含从不同观察条件下捕捉到的目标，作为定义分类器的参数。你还需要选择一种用于分类的
由 算法出现的顺序并不代表算法的优越性，仅仅是作者随机排布的而已。 2、
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2013-08-17 22:53:00
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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 17:18:01
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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
基于RGB颜色空间的简单阈值肤色识别在human skin color clustering for face detection一文中提出如下简单的判别算式：R>95 And
原创
2022-04-19 11:36:32
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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
用python进行人脸识别（五）基本原理代码 OpenCV的基本操作已经学会了，那么开始尝试进行人脸识别吧。 基本原理人类区分不同的人脸是根据鼻子、醉、眼睛、眉毛、肤色等等因素，这些因素的大小、间距、形状的不同，构成了形形色色的人脸，也构成了这个大千世界。人脸识别的前期就是按照这个思路进行，即几何特征法。但后来发现这玩应儿并不好用，发展出了许许多多的识别方法。如果人眼是根据鼻子、嘴巴这些组织的
# 实现“图斑检测 机器学习”教程
## 一、整体流程
首先我们来看一下整个“图斑检测 机器学习”过程的流程，可以用如下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据收集和预处理 |
| 2 | 特征提取和选择 |
| 3 | 模型选择和训练 |
| 4 | 模型评估和优化 |
| 5 | 模型应用和部署 |
## 二、具体操作步骤
### 1. 数
由于ofxOpencv里的ofxCVColorImage是RGB格式的，没想到调用getCvImage()函数得到的IplImage居然也是RGB格式，结果害得我一开始肤色检测的结果十分诡异。。。作者也够懒的，这么简单居然也不做个转换！这个就是调换RB通道的代码：void testApp::cvRGB_or_BGR(IplImage* src_image, IplImage* dst_im
原创
2021-12-22 11:40:49
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