python - 在皮肤检测图像中找到指尖，面积和最大直径

我有一个皮肤检测脚本，该脚本是从this tutorial.上获取的，它工作得很好，但现在我希望能够在找到的蒙版中找到感兴趣的点，例如1)指尖(如果一根手指伸出，例如食指，从上方看)，2)最大直径和3)面积。

以下是相关代码:

lower = np.array([0, 48, 80], dtype = "uint8")
upper = np.array([20, 255, 255], dtype = "uint8")

converted = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
skinMask = cv2.inRange(converted, lower, upper)

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (11, 11))
skinMask = cv2.erode(skinMask, kernel, iterations = 2)
skinMask = cv2.dilate(skinMask, kernel, iterations = 2)

skinMask = cv2.GaussianBlur(skinMask, (3, 3), 0)
skin = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask = skinMask)

蒙皮的形状为(640，480)矩阵，其中检测到皮肤的每个点均为255，而其他每个点均为0。

最佳答案

与皮肤检测类似，您可以创建过滤器来检测形状及其在图像中的相对位置。假设您采用10x10的矩阵，并在其中绘制一条看起来像指尖的线。在应该有空格的地方使用0，在指尖应该使用大的数字。在图像中开始一个0,0并应用10x10矩阵，获得总和并将其乘以0,0到一个新的矩阵中。将滤镜移动一个像素以上，然后再次运行。遍历整个图像，新矩阵(整个功能激活的网格)将向您显示形状的位置。新矩阵中的最高数字可能在您的指尖所在的位置。

卷积神经网络或多或少地通过这种方式识别图像中的特征，并且在您的案例中应该很容易应用。也许谷歌搜索CNN如何使用卷积滤波器识别特征，以查看一些示例。

关于python - 在皮肤检测图像中找到指尖，面积和最大直径，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/53837473/