通过颜色检测获取皮肤表面图像后检测疹子代码
时间: 2023-08-22 21:03:31 浏览: 44
以下是一个通过颜色检测获取皮肤表面图像后检测疹子的代码示例,它使用Python和OpenCV库:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread("skin_rash.jpg")
# 将图像转换为HSV空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 定义皮肤色的HSV范围
lower_skin = np.array([0, 20, 70], dtype=np.uint8)
upper_skin = np.array([20, 255, 255], dtype=np.uint8)
# 根据HSV范围获取皮肤区域掩码
mask = cv2.inRange(hsv, lower_skin, upper_skin)
# 对掩码进行开运算和闭运算以去除噪声和平滑区域
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
# 获取皮肤表面图像
skin = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
# 将皮肤表面图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(skin, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行中值滤波以平滑图像
blur = cv2.medianBlur(gray, 5)
# 通过阈值分割来获取二值图像
ret, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
# 找到轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 循环遍历轮廓
for i in range(len(contours)):
# 计算轮廓面积
area = cv2.contourArea(contours[i])
if area > 100:
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, i, (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这个代码首先使用颜色检测获取皮肤表面图像,然后再进行疹子的检测。同样需要注意,这只是一个简单的示例,您可能需要调整参数和算法以适应您的具体情况。另外,这个代码只能检测皮肤表面疹子的存在,不能确定其类型或原因,如果您需要更精确的筛查结果,请咨询专业医生。