python - 如何获得识别肤色的阈值？

我正在更改OpenCV 3.0 Python代码，以通过使用凸包识别手指上的点在手指周围绘制轮廓来识别手势。

无论如何，该代码有效，但仅适用于深色(黑色)背景。该代码使用阈值对图像进行二值化处理，因此最亮的形状将是手(因此背景为黑色，而手的形状为白色)。

我如何更改阈值以将图像二值化以仅选择肤色而不是最亮的颜色？

例如，完成二值化后，视频流图像的黑色部分将是所有非肤色的颜色，而二值化图像的白色部分将是肤色的皮肤。

这是代码:

def readCamera(self):
    _, self.original = self.cap.read()
    self.original = cv2.flip(self.original, 1)

def threshold(self):

    hsv = cv2.cvtColor(self.original, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    value = (31, 31)
    blurred = cv2.GaussianBlur(hsv, value, 0)
    _, self.thresholded = cv2.threshold(hsv[:,:,0], 0, 255,
                                        cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

def extractContours(self):
    _, self.contours, _ = cv2.findContours(self.thresholded.copy(),
                                        cv2.RETR_TREE,
                                        cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

最佳答案

将帧转换为HSV后，肤色会变绿色。在此图像上应用RGB滤镜以滤除该皮肤部分。如有必要，请使用跟踪栏，如下所示:

import cv2

def nothing(x): #needed for createTrackbar to work in python.
    pass

cap = cv2.VideoCapture(0)
cv2.namedWindow('temp')
cv2.createTrackbar('bl', 'temp', 0, 255, nothing)
cv2.createTrackbar('gl', 'temp', 0, 255, nothing)
cv2.createTrackbar('rl', 'temp', 0, 255, nothing)
cv2.createTrackbar('bh', 'temp', 255, 255, nothing)
cv2.createTrackbar('gh', 'temp', 255, 255, nothing)
cv2.createTrackbar('rh', 'temp', 255, 255, nothing)
while true
        ret,img=cap.read()#Read from source
        hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
        bl_temp=cv2.getTrackbarPos('bl', 'temp')
        gl_temp=cv2.getTrackbarPos('gl', 'temp')
        rl_temp=cv2.getTrackbarPos('rl', 'temp')
        bh_temp=cv2.getTrackbarPos('bh', 'temp')
        gh_temp=cv2.getTrackbarPos('gh', 'temp')
        rh_temp=cv2.getTrackbarPos('rh', 'temp')
        thresh=cv2.inRange(hsv,(bl_temp,gl_temp,rl_temp),(bh_temp,gh_temp,rh_temp))
        if(cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('b')):
        break #break when b is pressed
        cv2.imshow('Video', img)
        cv2.imshow('thresh', thresh)