请帮我解释一下这段代码:function mask = skinDetect(img) r = img(:,:,1); g = img(:,:,2); b = img(:,:,3); mask = r > 95 & g > 40 & b > 20 & r > g & r > b & abs(r-g) > 15; end
时间: 2024-04-05 16:34:45 浏览: 19
这段代码是用于皮肤检测的函数。它接收一个RGB图像作为输入,返回一个二值掩膜,其中白色像素表示图像中的皮肤区域,黑色像素表示非皮肤区域。
首先,该函数将RGB图像分离为三个颜色通道,即红色通道(r)、绿色通道(g)和蓝色通道(b)。然后,它通过一系列阈值来确定哪些像素可能是皮肤。
具体来说,它使用以下条件来确定皮肤像素:
- 红色通道的值大于95
- 绿色通道的值大于40
- 蓝色通道的值大于20
- 红色通道的值大于绿色通道的值
- 红色通道的值大于蓝色通道的值
- 红色通道与绿色通道的差值大于15
如果一个像素满足以上所有条件,那么它就被认为是皮肤像素,并被标记为白色。否则,它就被标记为黑色。
最后,该函数返回一个二值掩膜,用于隔离图像中的皮肤区域。
相关问题
for (img,mask) in train_generator: img,mask = adjustData(img,mask,flag_multi_class,num_class) yield (img,mask)
This code snippet defines a generator function that yields batches of training data. The function takes two arguments: the training data generator (img) and the corresponding mask generator (mask).
The adjustData() function is called on each batch of data to preprocess and augment the images and masks as necessary. The flag_multi_class parameter specifies whether the problem is a multi-class segmentation task, and the num_class parameter specifies the number of classes in the segmentation task.
Finally, the processed batches of data are yielded to the calling function. This generator function can be used to feed batches of training data to a deep learning model for training.
[zoomImg, imgMask, orgnImg] = PprocGF2Img(whlParm) matlab中文
函数介绍:
PprocGF2Img函数将输入的参数进行图像处理,返回处理后的结果。
函数参数:
whlParm:一个结构体,包含需要进行图像处理的相关参数。
函数返回值:
zoomImg:经过缩放处理后的图像。
imgMask:经过掩模处理后的图像。
orgnImg:原始的输入图像。
函数实现:
function [zoomImg, imgMask, orgnImg] = PprocGF2Img(whlParm)
% 对输入的参数进行处理
% zoomImg:经过缩放处理后的图像
% imgMask:经过掩模处理后的图像
% orgnImg:原始的输入图像
% whlParm:一个结构体,包含需要进行图像处理的相关参数
% 加载原始图像
orgnImg = imread(whlParm.imgPath);
% 缩放图像
zoomImg = imresize(orgnImg, whlParm.zoomScale);
% 设置掩模
[M, N] = size(zoomImg);
mask = zeros(M, N);
mask(whlParm.maskTop:whlParm.maskBottom, whlParm.maskLeft:whlParm.maskRight) = 1;
% 应用掩模
imgMask = zoomImg;
imgMask(~mask) = 0;
end