1 HSV 颜色空间 from： 把rgb转换到hsv空间，用h分量 进行识别，像素值在7~29之间 是肤色的几乎全部范围 识别会受到光照的影响。但是整体上准确度是较高的。 在白天 正常的明亮的光照下，效果非常好。 这是我在晚上拍摄的一张图像的处理 对于不同的环境（主要是光照条件），阈值应相应 变动以提高精确度 程序源码下载 2 YCrCb 源码下下载 
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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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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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
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2023-12-12 21:27:35
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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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# Android HSV肤色检测入门指南
在这篇文章中，我们将带你一步一步地实现Android上的HSV肤色检测。HSV（色相、饱和度、明度）是一种表示颜色的方式，在肤色检测中非常有效。以下是我们主要的步骤：
## 流程
以下是实现HSV肤色检测的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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一个颜色空间，是由三种基色基色构成。计算机存储彩色照片是以三个平面矩阵数据结构来保存照片的信息的。其中每个平面矩阵里的数值代表一个颜色空间的一种基色值——像素值。平面矩阵里的元素与照片像素位置一一对应，由三个平面矩阵里的像素值按固定规律组合起来，就能代表各种颜色。人的皮肤有着特征性的颜色，能跟外界背景较明显地区分开来。因而，皮肤的颜色在颜色空间的基色中，只占据一定的范围，算出这个范围的值，就能把皮
人脸检测是人脸识别、人机交互、智能视觉监控等:工作的前提。近年来,在模式识别与计算 机视觉领域,人脸检测已经成为一个受到普遍 重视、研究十分活跃的方向。本文针对复杂背 景下的彩色正面人脸图像，将肤色分割、模板匹配与候选人脸图像块筛选结合起来，构建了人 脸检测实验系统，并用自制的人脸图像数据库在该系统下进行了一系列的实验统计。本文首
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2023-08-14 20:46:30
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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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//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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本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
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2021-07-15 11:39:28
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作者：WHJWNAVY概述本文中的人体...
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2021-10-08 11:01:53
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直接上源码：void testApp::ofSkinDetector(unsigned char* Pointer, ofImage& image, int CAMERA_WIDTH, int CAMERA_HEIGHT){ int len = CAMERA_WIDTH * CAMERA_HEIGHT * 3; unsigned char* SkinP= new unsigned ch
原创
2022-04-11 13:40:52
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一、概述 建立模型就是在已知对象的特征基础上来给对象建立一个模型，并借此对对象实现判断、检测、绘制、控制等功能。人脸建模的方式很多，各有各的优缺点"肤色模型较之几何模型来，要相对简单，执行速度快。而在肤色模型中常用的是高斯模型。二、建模1、高斯肤色模型 &nb
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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肤色检测算法
原创
2023-05-18 17:13:05
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ml概述本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。OpenCV是一个基于BSD...
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2021-08-31 15:34:58
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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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