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
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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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。
本文主要使用了OpenC
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2021-06-28 13:17:43
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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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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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RGB颜色空间中的肤色检测1. 问题 很多相关文章中都会每每在肤色检测时都会提到：RGB颜色空间中肤色受光照影响，背光时肤色都是黑的，当然会受光照影响了。 之前像我这样的懒人在网上各种人脸和手势的实现中发现大多数人都转入HSV颜色空间去，而且我也这么干了，结果可以想象，Hue空间的噪声很多都
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2024-01-17 10:26:20
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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 
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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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OpenPose是一个利用OpenCV和Caffe并以C++写成的开源库，用来实现多线程的多人关键点实时检测，作者包括Gines Hidalgo,Zhe Cao,Tomas Simon,Shih-En Wei,Hanbyul Joo以及Yaser Sheikh。即将加入（但是已经实现！）身体+手势+人脸估计展示: 尽管该库使用了Caffe,但是代码还是很容易向其他框架（如Tensorflow 或者
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2024-05-31 11:57:34
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目录1、下载权重编辑2、python 推理3、转ONNX格式4、ONNX RUNTIME C++ 部署utils.hutils.cppdetect.hdetect.cppmain.cppCmakeList.txt1、下载权重我这里之前在做实例分割的时候，项目已经下载到本地，环境也安装好了，只需要下载pose的权重就可以 2、python 推理yolo task=pose mode=predict
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2023-11-30 17:26:19
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最近在实现Pairwise Relational Networks for Face Recognition论文，预处理人脸时发现资料没那么好找，现整理成jupyter文档方便回顾。预处理的总体流程：人脸关键点检测根据眼部关键点旋转图片做人脸对齐旋转人脸关键点，使其与对齐后的图片匹配根据关键点裁剪人脸到固定尺寸(此步骤和PRN论文略有不同)变换人脸关键点，使其与裁剪后的图片匹配1 Imports
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2024-02-24 14:07:14
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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 |
|-----------
# 如何实现Python人体检测
## 1. 整件事情的流程
首先，我们来看一下实现Python人体检测的整个流程。下面是一个简单的表格展示了该流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------|
| 1 | 下载并安装OpenCV库 |
| 2 | 导入所需的库 |
| 3 | 加载图像
原创
2024-04-20 05:17:46
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人体姿态估计当前主流研究的基础问题和难点一、基本定义：从单张RGB图像中，精确地识别出多个人体的位置以及骨架上的稀疏的关键点位置。二、基本任务：给定一张RGB图像，定位图像中人体的关键点位置，并确定其隶属的人体。 直观的问题： 关键点及周围的局部特征是什么样的？ 关键点之间、人体肢体的空间约束关系是什么样的，以及层级的人体部件关系是什么样的？ 不同人体之间的交互关系是什么样的，人体与外界环境之间的
在以前的文章里面我有写过人脸识别相关的项目实践，基本的路线是：1、开发摄像头人脸数据采集模块，快速采集批量的包含人脸的图像数据
2、人脸区域切割提取，构建数据集
3、CNN模型训练，测试
4、调用摄像头加载离线模型实时人脸识别 在这里其实有两块是跟OpenCV密不可分的，第二步里面的人脸区域切割提取需要
前段时间琢磨了下人头检测这个功能，现在有了初步的认知和体会，下面开始讲下我在实现人头检测过程中遇到的坑和解决方法。环境搭建：pycharm，python2.7，opencv2.7，numpy。 这些个环境都是前期准备的，安装和配置都挺方便的，不得不说这里就是python的各种功能的库是真的多，前辈们真是值得膜拜。这里给出一个我下载那些库的网站，python库下载 下载了需要的库用pip安装就行。
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2023-11-03 21:23:12
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Python:OpenCV4人脸关键点检测以及表情检测参考：基于Python，dlib实现人脸关键点检测这位博主写的很详细，这里记录下自己的实现过程。 通过OpenCV4和dlib库实现对人脸关键点检测以及表情检测如果是window环境那么dlib库的安装就很简单pip安装即可，如果是mac或者linux那么安装会麻烦一点，需要自行编译以及其他依赖，这里就不再记录。模型下载模型需要下载，官网和镜像
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2023-12-24 07:47:45
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