opencv皮肤凹凸检测

在 OpenCV 中，可以通过 YCrCb 颜色空间来实现皮肤检测。皮肤区域通常在 YCrCb 颜色空间中的一个比较小的范围内。可以使用以下代码来实现皮肤检测：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为 YCrCb 颜色空间
img_YCrCb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)

# 定义皮肤颜色范围
min_YCrCb = np.array([0, 133, 77], np.uint8)
max_YCrCb = np.array([255, 173, 127], np.uint8)

# 根据皮肤颜色范围提取皮肤区域
mask = cv2.inRange(img_YCrCb, min_YCrCb, max_YCrCb)

# 对提取的皮肤区域进行形态学操作，以减少噪声
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))
mask = cv2.erode(mask, kernel, iterations=1)
mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=1)

# 在原始图像中显示皮肤区域
result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

对于凹凸检测，可以使用轮廓检测和凸包检测来实现。可以使用以下代码来实现凹凸检测：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为 YCrCb 颜色空间
img_YCrCb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)

# 定义皮肤颜色范围
min_YCrCb = np.array([0, 133, 77], np.uint8)
max_YCrCb = np.array([255, 173, 127], np.uint8)

# 根据皮肤颜色范围提取皮肤区域
mask = cv2.inRange(img_YCrCb, min_YCrCb, max_YCrCb)

# 对提取的皮肤区域进行形态学操作，以减少噪声
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))
mask = cv2.erode(mask, kernel, iterations=1)
mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=1)

# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 凸包检测
hull = []
for i in range(len(contours)):
    hull.append(cv2.convexHull(contours[i], False))

# 在原始图像中绘制轮廓和凸包
drawing = np.zeros((mask.shape[0], mask.shape[1], 3), dtype=np.uint8)
color_contours = (0, 255, 0)
color_hull = (0, 0, 255)
for i in range(len(contours)):
    cv2.drawContours(drawing, contours, i, color_contours, 1, 8, hierarchy)
    cv2.drawContours(drawing, hull, i, color_hull, 1, 8)
cv2.imshow('result', drawing)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

通过这种方法，可以实现皮肤检测和凹凸检测。