通过直方图评估改进肤色检测

Question

这是我在阅读 cool tutorial 后尝试使用 opencv2 进行肤色检测。

1. 和哈尔打脸
2. 使用人脸 ROI 直方图 2D（关于色调和饱和度）对肤色进行建模，calcHist
3. 使用此模型评估带有calcBackProject 的新图像
4. 在结果掩码上应用dilate、erode、blur 过滤器。

更好的情况是这个：

但是没有背景也没有灯光（房间里只有环境阳光）

在其他情况下，我得到的结果非常糟糕，背景中有很多噪音，手指是黑色的或有噪音等等。当我尝试为仅蒙版皮肤获取 0-1 蒙版时..最终结果不太好。

也许我可以应用其他过滤器，例如阈值或其他技术（其他一些聚类或填充方法？我已经寻找floodfill，但我没有有一个起点）或组合更多直方图（例如 rgb 直方图）.. 但是，如何？

欢迎各种头脑风暴。

Answer 1

在此link 中建议在 HSV 空间中使用阈值。您可以使用 AND 操作创建具有这些阈值的掩码并与后直方图组合。