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皮肤检测是计算机视觉中常见的预处理步骤,通常用于人脸识别、手势交互等场景。主流的算法思路是通过颜色特征区分皮肤区域,其核心在于选择合适的颜色空间和阈值范围。
典型实现会先将图像从RGB转换到更适合肤色分析的YCbCr或HSV颜色空间。在这些空间中,皮肤像素的色度分量(如Cb/Cr或H/S)会呈现出明显的聚集特性,通过设定经验阈值即可分割出皮肤区域。后续常配合形态学操作(如开运算)消除噪点,或使用连通域分析筛选有效区域。
需要注意光照条件对颜色值的影响,必要时可引入自适应阈值或机器学习模型提升鲁棒性。该技术对均匀肤色效果较好,但面对复杂背景或阴影时仍需结合其他特征进行优化。