一種膚色檢測方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發明實施例提供一種膚色檢測方法及裝置。將獲取到的待檢測圖像從RGB顏色空間轉換到HSV顏色空間以獲取HSV圖像；遍歷讀取所述HSV圖像中的每一像素點，并調用HSV直方圖模型訓練模塊預先訓練的HSV直方圖模型判斷所述像素點是否屬于皮膚區域。實現了對光照變化具有一定的穩定性，誤檢率低的膚色檢測。
【專利說明】
一種膚色檢測方法及裝置
技術領域
[0001] 本發明實施例涉及圖像處理領域，尤其涉及一種膚色檢測方法和裝置。
【背景技術】
[0002] 在與人有關的各種機器視覺系統中，膚色檢測越來越多的被重視，例如在基于手 勢的人機交互系統中，需要首先圖像中獲取手的位置，而當前最常用的方法就是通過對膚 色進行檢測從而獲取手勢信息。
[0003] 膚色檢測常用的方法大致分為兩種類型：基于物理的方法和基于統計的方法。基 于物理的方法是在膚色檢測中引入光照與皮膚間的相互作用;基于統計的方法通過建立膚 色統計模型進行膚色檢測，主要包括兩個步驟，顏色空間變換和膚色建模。
[0004]在眾多的建模算法當中，基于直方圖的方法是最簡單、快速和有效的。現有技術中 的直方圖算法有基于RGB直方圖的，也有基于HSV直方圖的。基于RGB直方圖的算法對光照的 變化十分敏感，基于HSV直方圖的算法雖然一定程度上克服了光照的影響，但樣本數量較少 時，由于直方圖的均分不合理，造成了膚色檢測中的許多的誤檢。
[0005] 因此，需要改進膚色的檢測方法和裝置。
【發明內容】
[0006] 本發明實施例提供一種膚色檢測方法及裝置，用以解決現有技術RGB直方圖對光 照的變化敏感、普通HSV直方圖模型分布不均勻造成誤檢的缺陷，實現對光照變化具有一定 的穩定性，誤檢率低的膚色檢測。
[0007] 本發明實施例提供一種膚色檢測方法，包括：
[0008] 將獲取到的待檢測圖像從RGB顏色空間轉換到HSV顏色空間以獲取HSV圖像；
[0009]遍歷讀取所述HSV圖像中的每一像素點，并調用HSV直方圖模型訓練模塊預先訓練 的HSV直方圖模型判斷所述像素點是否屬于皮膚區域。
[0010] 本發明實施例提供一種膚色檢測裝置，包括：
[0011] 圖像轉換模塊，用于將獲取到的待檢測圖像從RGB顏色空間轉換到HSV顏色空間以 獲取HSV圖像；
[0012] 膚色區域判斷模塊，用于遍歷讀取所述HSV圖像中的每一像素點，并調用HSV直方 圖模型訓練模塊預先訓練的HSV直方圖模型判斷所述像素點是否屬于皮膚區域。
[0013] 本發明實施例提供的膚色檢測方法及裝置，通過將RGB圖像轉化至HSV顏色空間， 使得進行膚色檢測時，在一定程度上避免了光照對檢測結果的影響;與此同時，本發明實施 例通過將HSV直方圖的灰度級進行壓縮，在樣本較少的情況下也能夠得到較好的統計效果。
【附圖說明】
[0014] 為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現 有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發明 的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據 這些附圖獲得其他的附圖。
[0015] 圖1為本發明實施例一的技術流程圖；
[0016] 圖2為本發明實施例HSV模型的示意圖；
[0017]圖3為本發明實施例二的技術流程圖；
[0018]圖4a為本發明實施拉伸為一維后的皮膚樣本的HSV直方圖不例；
[0019]圖4b為本發明實施例拉伸為一維后的非皮膚樣本的HSV直方圖不例；
[0020] 圖5為本發明實施例三的裝置結構示意圖。
【具體實施方式】
[0021] 為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明實施例 中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是 本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員 在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。
[0022] 需要說明的是，本發明的各個實施例并非獨立存在，若干個實施例之間可以相互 補充或組合存在。
[0023] 實施例一
[0024]圖1是本發明實施例一的技術流程圖，結合圖1，本發明一種膚色檢測方法主要由 兩個大的步驟實現：
[0025]步驟110:將獲取到的待檢測圖像從RGB顏色空間轉換到HSV顏色空間以獲取HSV圖 像；
[0026] RGB顏色空間是通過對紅(R)、綠(G)、藍(B)三個顏色通道的變化以及它們相互之 間的疊加來得到各式各樣的顏色的，RGB即是代表紅、綠、藍三個通道的顏色值，這個標準幾 乎包括了人類視力所能感知的所有顏色。HSV(Hue Saturation Value:色度飽和度值)顏色 空間是根據顏色的直觀特性而創建的一種顏色空間，H、S和V分別代表色調，飽和度和亮度。 將待檢測的圖像從RGB顏色空間轉化到HSV顏色空間，在一定程度上克服了光照變化對膚色 檢測的影響。
[0027] HSV顏色空間模型如圖2所示，在HSV色彩空間中，色調H表示色彩信息，即所處的光 譜顏色的位置。H用角度度量，取值范圍為0°~360°，從紅色開始按逆時針方向計算，紅色為 0°，綠色為120°，藍色為240°。它們的補色是:黃色為60°，青色為180°，品紅為300° ;飽和度S 表示成所選顏色的純度和該顏色最大的純度之間的比率，S的取值范圍為0.0~1.0，值越 大，顏色越飽和，S = 0時，只有灰度;亮度V通常用百分比度量，從0 % (黑）到100 % (白）。RGB 和CMY顏色模型都是面向硬件的，而HSV(Hue Saturation Value)顏色模型是面向用戶的。 HSV模型的三維表示從RGB立方體演化而來。設想從RGB沿立方體對角線的白色頂點向黑色 頂點觀察，就可以看到立方體的六邊形外形。六邊形邊界表示色彩，水平軸表示純度，明度 沿垂直軸測量。
[0028]本發明實施例中采用如下的公式將所述待檢測圖像從RGB顏色空間轉換到HSV顏 色空間：
[0029] V=max(R，G，B)
[0032]其中，R為所述像素點的紅色值、G為所述像素點的綠色值、B為所述像素點的藍色 值;max〇表示取最大值運算，min〇表示取最小值運算，V為R、G、B中的最大值;H、S、V分別為 轉化后所述像素點對應的顏色值。
[0033]步驟120:遍歷讀取所述HSV圖像中的每一像素點，并調用HSV直方圖模型訓練模塊 預先訓練的HSV直方圖模型判斷所述像素點是否屬于皮膚區域。
[0034]預先訓練的所述讀取所述HSV直方圖模型中保存有皮膚像素和非皮膚像素的HSV 值的直方圖分布，本發明實施例中將這種分布作為判斷一個新的像素點是否為皮膚像素的 一種參考。具體實現為:讀取待檢測圖像中的所述像素點的H、S、V的值，計算所述H、S、V的值 分別與所述皮膚像素的HSV直方圖模型以及所述非皮膚像素的HSV直方圖模型的匹配概率 值，并根據所述匹配程度值判斷所述像素點是否屬于皮膚區域。
[0035]本實施例中，通過將RGB圖像轉化至HSV顏色空間，使得進行膚色檢測時，檢測結果 對光照的變化具有一定的穩定性。
[0036] 實施例二
[0037] 圖3是本發明實施例二的技術流程圖，結合圖3,本發明一種膚色檢測方法中，HSV 直方圖模型的訓練主要由以下幾個步驟實現：
[0038] 步驟310:對樣本圖像進行皮膚區域和非皮膚區域的標記，得到皮膚像素樣本和非 皮膚像素樣本；
[0039]樣本的標記方式可以由人工完成以保證樣本的高度準確性。
[0040]步驟320:將所述皮膚像素樣本和所述非皮膚像素樣本從RGB顏色空間轉換到HSV 顏色空間以獲取皮膚HSV像素樣本和非皮膚HSV像素樣本；
[0041 ]從RGB顏色空間轉換到HSV顏色空間的具體實現公式及其技術效果如實施例一的 步驟110所示，此處不再贅述。
[0042]步驟330:統計所述皮膚HSV像素樣本的HSV值，并根據所述皮膚HSV像素樣本的HSV 值的分布建立皮膚像素的HSV直方圖模型；
[0043]本步驟中，對皮膚樣本的像素點，分別統計其H值(色調）、S值(飽和度）、V值(亮度） 的頻率分布，從而建立皮膚像素的HSV直方圖模型，與此同時對于非皮膚樣本的像素點執行 同樣的操作。
[0044]需要說明的是，本發明的核心在于，對所述HSV直方圖模型的灰度級按照預設的比 例關系進行壓縮以得到優化的直方圖統計效果。
[0045] H、S和V通道各有256個灰度級，如果使用所有的灰度級則直方圖的長度為224,大約 為1600萬，這在樣本數量不足夠大時無法得到好的統計效果。因此，本發明實施例對直方圖 長度進行了壓縮，其壓縮的比例可以根據經驗進行選擇。本實施例中，按照4:2:1的比例將H 通道壓縮64個灰度級，將S通道壓縮為32個灰度級，將V通道壓縮為16個灰度級，壓縮之后的 直方圖長度為215，即65536 ASV三個通道使用了不同數量的灰度級，因為HSV三個通道受光 照強度的影響程度不同，H(色度)通道不受光照變化影響，V通道正比于光照強度變化，S通 道受光照的影響程度介于二者之間。
[0046]通過對直方圖灰度級的壓縮，即使在少量樣本的情況下也能進行高準確率的膚色 檢測。
[0047]步驟340:統計所述非皮膚HSV像素樣本的HSV值，并根據所述非皮膚HSV像素樣本 的HSV值的分布建立非皮膚像素的HSV直方圖模型。
[0048]對非皮膚像素樣本建立HSV直方圖模型的執行過程及技術效果同上述步驟330,此 處不做贅述。需要說明的是，步驟330和步驟340實際并無先后順序，本發明實施例不做不限 制。
[0049] HSV直方圖是三維結構的，因此無法直接展示，圖4為拉伸為一維后的HSV直方圖， 圖4a是皮膚樣本的HSV直方圖，圖4b是非皮膚樣本的HSV直方圖，二者像素分布差異較大。
[0050]本實施例中，通過對皮膚樣本和非皮膚樣本的訓練以及HSV直方圖灰度級的壓縮 分別建立了皮膚像素和非皮膚像素的HSV直方圖模型，即使訓練樣本數量較少，也能極大降 低皮膚像素的誤檢率。
[0051 ] 實施例三
[0052]圖5是本發明實施例三的裝置結構示意圖，結合圖5,本發明一種膚色檢測裝置主 要包括如下的幾個模塊：圖像轉換模塊510、膚色區域判斷模塊520、HSV直方圖模型訓練模 塊530〇
[0053]所述圖像轉換模塊510，用于將獲取到的待檢測圖像從RGB顏色空間轉換到HSV顏 色空間以獲取HSV圖像；
[0054]所述膚色區域判斷模塊520,用于遍歷讀取所述HSV圖像中的每一像素點，并調用 所述HSV直方圖模型訓練模塊530預先訓練的HSV直方圖模型判斷所述像素點是否屬于皮膚 區域。
[0055]所述圖像轉換模塊510進一步用于采用如下的公式將獲取到的待檢測圖像從RGB 顏色空間轉換到HSV顏色空間以獲取HSV圖像：
[0059] 其中，R為所述像素點的紅色值、G為所述像素點的綠色值、B為所述像素點的藍色 值;max〇表示取最大值運算，min〇表示取最小值運算，V為R、G、B中的最大值;H、S、V分別為 轉化后所述像素點對應的顏色值。
[0060] 所述HSV直方圖模型訓練模塊530用于：
[0061] 對樣本圖像進行皮膚區域和非皮膚區域的標記，得到皮膚像素樣本和非皮膚像素 樣本；
[0062] 調用所述圖像轉換模塊510將所述皮膚像素樣本和所述非皮膚像素樣本從RGB顏 色空間轉換到HSV顏色空間以獲取皮膚HSV像素樣本和非皮膚HSV像素樣本；
[0063]統計所述皮膚HSV像素樣本的HSV值，并根據所述皮膚HSV像素樣本的HSV值的分布 建立皮膚像素的HSV直方圖模型；
[0064]統計所述非皮膚HSV像素樣本的HSV值，并根據所述非皮膚HSV像素樣本的HSV值的 分布建立非皮膚像素的HSV直方圖模型。
[0065]所述HSV直方圖模型訓練模塊530進一步用于：
[0066]對所述HSV直方圖模型的灰度級按照預設的比例關系進行壓縮以得到優化的直方 圖統計效果。
[0067]所述膚色區域判斷模塊520,進一步用于：
[0068]讀取所述像素點的HSV值，計算所述HSV值分別與所述皮膚像素的HSV直方圖模型 以及所述非皮膚像素的HSV直方圖模型的匹配程度值，并根據所述匹配程度值判斷所述像 素點是否屬于皮膚區域。
[0069] 圖5對應的實施例的執行過程及技術效果與圖1、圖3對應的實施例相同，此處不再 贅述。
[0070] 以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，其中所述作為分離部件說明的單元可 以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單 元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網絡單元上。可以根據實際的需要選擇其 中的部分或者全部模塊來實現本實施例方案的目的。本領域普通技術人員在不付出創造性 的勞動的情況下，即可以理解并實施。
[0071]通過以上的實施方式的描述，本領域的技術人員可以清楚地了解到各實施方式可 借助軟件加必需的通用硬件平臺的方式來實現，當然也可以通過硬件。基于這樣的理解，上 述技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分可以以軟件產品的形式體現出來，該 計算機軟件產品可以存儲在計算機可讀存儲介質中，如R0M/RAM、磁碟、光盤等，包括若干指 令用以使得一臺計算機裝置(可以是個人計算機，服務器，或者網絡裝置等)執行各個實施 例或者實施例的某些部分所述的方法。
[0072]最后應說明的是：以上實施例僅用以說明本發明的技術方案，而非對其限制;盡管 參照前述實施例對本發明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解:其依然可 以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分技術特征進行等同替換； 而這些修改或者替換，并不使相應技術方案的本質脫離本發明各實施例技術方案的精神和 范圍。
【主權項】
1. 一種膚色檢測方法，其特征在于，包括如下的步驟： 將獲取到的待檢測圖像從RGB顏色空間轉換到HSV顏色空間W獲取HSV圖像； 遍歷讀取所述HSV圖像中的每一像素點，并調用HSV直方圖模型訓練模塊預先訓練的 HSV直方圖模型判斷所述像素點是否屬于皮膚區域。2. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將獲取到的待檢測圖像從RGB顏色空間轉 換到服V顏色空間W獲取服V圖像，進一步包括： 采用如下的公式： V二max(R，G，B)其中，R為所述像素點的紅色值、G為所述像素點的綠色值、B為所述像素點的藍色值； maxO表示取最大值運算，minO表示取最小值運算，V為R、G、B中的最大值;H、S、V分別為轉 化后所述像素點對應的顏色值。3. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法進一步包括通過W下步驟訓練所 述服V直方圖模型： 對樣本圖像進行皮膚區域和非皮膚區域的標記，得到皮膚像素樣本和非皮膚像素樣 本； 將所述皮膚像素樣本和所述非皮膚像素樣本從RGB顏色空間轉換到HSV顏色空間W獲 取皮膚HSV像素樣本和非皮膚HSV像素樣本； 統計所述皮膚HSV像素樣本的HSV值，并根據所述皮膚HSV像素樣本的HSV值的分布建立 皮膚像素的服V直方圖模型； 統計所述非皮膚HSV像素樣本的HSV值，并根據所述非皮膚HSV像素樣本的HSV值的分布 建立非皮膚像素的服V直方圖模型。4. 根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法進一步包括： 對所述HSV直方圖模型的灰度級按照預設的比例關系進行壓縮W得到優化的直方圖統 計效果。5. 根據權利要求1或3所述的方法，其特征在于，遍歷讀取所述HSV圖像中的每一像素 點，并調用HSV直方圖模型訓練模塊預先訓練的HSV直方圖模型判斷所述像素點是否屬于皮 膚區域，進一步包括： 讀取所述像素點的HSV值，計算所述HSV值分別與所述皮膚像素的HSV直方圖模型W及 所述非皮膚像素的HSV直方圖模型的匹配程度值，并根據所述匹配程度值判斷所述像素點 是否屬于皮膚區域。6. -種膚色檢測裝置，其特征在于，包括如下的模塊： 圖像轉換模塊，用于將獲取到的待檢測圖像從RGB顏色空間轉換到HSV顏色空間W獲取 HSV圖像； 膚色區域判斷模塊，用于遍歷讀取所述HSV圖像中的每一像素點，并調用HSV直方圖模 型訓練模塊預先訓練的HSV直方圖模型判斷所述像素點是否屬于皮膚區域。7. 根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述圖像轉換模塊進一步用于采用如下的 公式將獲取到的待檢測圖像從RGB顏色空間轉換到服V顏色空間W獲取服V圖像： V=max(R，G，B)其中，R為所述像素點的紅色值、G為所述像素點的綠色值、B為所述像素點的藍色值； maxO表示取最大值運算，minO表示取最小值運算，V為R、G、B中的最大值;H、S、V分別為轉 化后所述像素點對應的顏色值。8. 根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置進一步包括HSV直方圖模型訓練 模塊，所述服V直方圖模型訓練模塊用于： 對樣本圖像進行皮膚區域和非皮膚區域的標記，得到皮膚像素樣本和非皮膚像素樣 本； 將所述皮膚像素樣本和所述非皮膚像素樣本從RGB顏色空間轉換到HSV顏色空間W獲 取皮膚HSV像素樣本和非皮膚HSV像素樣本； 統計所述皮膚HSV像素樣本的HSV值，并根據所述皮膚HSV像素樣本的HSV值的分布建立 皮膚像素的服V直方圖模型； 統計所述非皮膚HSV像素樣本的HSV值，并根據所述非皮膚HSV像素樣本的HSV值的分布 建立非皮膚像素的服V直方圖模型。9. 根據權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述HSV直方圖模型訓練模塊進一步用于： 對所述HSV直方圖模型的灰度級按照預設的比例關系進行壓縮W得到優化的直方圖統 計效果。10. 根據權利要求6或8所述的裝置，其特征在于，膚色區域判斷模塊，進一步用于： 讀取所述像素點的HSV值，計算所述HSV值分別與所述皮膚像素的HSV直方圖模型W及 所述非皮膚像素的HSV直方圖模型的匹配程度值，并根據所述匹配程度值判斷所述像素點 是否屬于皮膚區域。
【文檔編號】G06T7/40GK105913460SQ201510849107
【公開日】2016年8月31日
【申請日】2015年11月26日
【發明人】李艷杰
【申請人】樂視致新電子科技（天津）有限公司