CN107491718A - 不同亮度环境下进行人手肤色检测的方法 - Google Patents

不同亮度环境下进行人手肤色检测的方法 Download PDF

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韩静
张瑞琪
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Abstract

本发明是一种不同亮度环境下进行肤色检测的方法，按照如下步骤进行：摄像装置根据环境亮度自动调用预设的拍摄条件；拍摄手部进出购物车时的实时照片；利用肤色椭圆模型对实时照片进行数据处理获得肤色检测图。本发明通过对摄像头采集前校正确保捕获的图像数据真实有效，并进行皮肤检测及肤色概率统计，将统计获取的肤色概率和最高的皮肤块的中心点位置与***原始测光中心点进行比较，以确定最终的测光中心点；其针对性更强，能够消除背景等非人手部区域的影响，使测光效果更加稳定和更加自然。

Description

不同亮度环境下进行人手肤色检测的方法
技术领域
本发明涉及一种肤色检测方法，具体来讲是一种不同亮度环境下进行人手肤色检测的方法，属于机器视觉及图像处理技术领域。
背景技术
超市智能购物车的一个主要功能就是能够识别顾客的手以及其手上是否拿有货物，现有的肤色检测方法主要是以人脸为主的检测方法，为了了保证人脸部分尽可能多的被包含在测光区域中， 必须增加人脸框的大小， 这样或多或少的在人脸测光区域中包含了背景和头发的数据， 由于背景的亮度信息在不同场景和光照条件下变化较大， 并且加之头发和眼睛颜色的影响，导致基于人脸为主的测光非常的不稳定，极大的影响了测光的效果。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，提供一种通过识别手部肤色来判断手位置的不同亮度环境下进行肤色检测的方法。
本发明解决以上技术问题的技术方案：
一种不同亮度环境下进行肤色检测的方法，按照如下步骤进行：
（1）摄像装置根据环境亮度自动调用预设的拍摄条件；
（2）拍摄手部进出购物车时的实时照片；
（3）利用肤色椭圆模型对实时照片进行数据处理获得肤色检测图。
本发明进一步限定的技术方案为：
进一步的，步骤（1）包括如下具体分步骤：
（1.1）预拍步骤，在摄像装置启动拍摄前，先自行拍摄一张环境图片；
（1.2）计算该张环境图片平均亮度A；
（1.3）当平均亮度A与上限阈值B关系为A-B＞0，则进入步骤（1.4），当平均亮度A与下限阈值C关系为A-C＜0，则进入步骤（1.5），当平均亮度A与上限阈值B、下限阈值C之间的关系为C ≤A≤B，则进入步骤（1.6）；
（1.4）根据预设方案调低摄像装置的进光量同时增加曝光时间，拍摄照片；
（1.5）根据预设方案调高摄像装置的进光量同时增加曝光时间，拍摄照片；
（1.6）根据预设方案，直接拍摄照片。
进一步的，步骤（3）包括如下具体分步骤：
（3.1）将实时照片由RGB空间转换到YCrCb空间，并分为Y、Cr、Cb三个通道；
（3.2）将色度Cr、Cb进行非线性变换；
（3.3）根据亮度Y对图像进行肤色初次判断，并将图像转化为二值图；
（3.4）将当前帧的肤色检测结果与背景帧的肤色检测结果做相减运算和腐蚀，去除噪声以及一些小的不连续边界点，最终得到肤色检测图。
进一步的，步骤（3.3）具体为：大于预设亮度阈值1的，且对应的非线性变换后的Cr点值和Cb点值在固定区域1内，置为255，其余置为0；对小于某一亮度阈值的，再根据判断Cr点值、Cb点值是否在固定区域2内，是则置为255，否则置为0。
总之，本发明通过对摄像头采集前校正确保捕获的图像数据真实有效，并进行皮肤检测及肤色概率统计，将统计获取的肤色概率和最高的皮肤块的中心点位置与***原始测光中心点进行比较，以确定最终的测光中心点；其针对性更强，能够消除背景等非人手部区域的影响，使测光效果更加稳定和更加自然。
附图说明
图1是肤色检测流程图。
图2是肤色模型检测。
图3是去背景近肤色的肤色图。
具体实施方式
实施例1
一种不同亮度环境下进行肤色检测的方法，按照如下步骤进行：
（1）摄像装置根据环境亮度自动调用预设的拍摄条件；
（1.1）预拍步骤，在摄像装置启动拍摄前，先自行拍摄一张环境图片；
（1.2）计算该张环境图片平均亮度A；
（1.3）当平均亮度A与上限阈值B关系为A-B＞0，则进入步骤（1.4），当平均亮度A与下限阈值C关系为A-C＜0，则进入步骤（1.5），当平均亮度A与上限阈值B、下限阈值C之间的关系为C ≤A≤B，则进入步骤（1.6）；
（1.4）根据预设方案调低摄像装置的进光量同时增加曝光时间，拍摄照片；
（1.5）根据预设方案调高摄像装置的进光量同时增加曝光时间，拍摄照片；
（1.6）根据预设方案，直接拍摄照片。
（2）拍摄手部进出购物车时的实时照片；
（3）利用肤色椭圆模型对实时照片进行数据处理获得肤色检测图。
（3.1）将实时照片由RGB空间转换到YCrCb空间，并分为Y、Cr、Cb三个通道；
（3.2）将色度Cr、Cb进行非线性变换；
（3.3）根据亮度Y对图像进行肤色初次判断，并将图像转化为二值图；大于预设亮度阈值1的，且对应的非线性变换后的Cr点值和Cb点值在固定区域1内，置为255，其余置为0；对小于某一亮度阈值的，再根据判断Cr点值、Cb点值是否在固定区域2内，是则置为255，否则置为0；
（3.4）将当前帧的肤色检测结果与背景帧的肤色检测结果做相减运算和腐蚀，去除噪声以及一些小的不连续边界点，最终得到肤色检测图。
下面结合附图对该法费做进一步的解释和说明：
1. 如图1所示，由于环境亮度过高，导致手进出购物车视场时有比较强烈的反光的问题，对此我们的解决方法是降低相机或摄像头的曝光：
(1)先计算图像的平均亮度，然后给一个阈值1，如果这个亮度大于阈值，则判定环境亮度为过高；
(2)降低相机的曝光，延长曝光时间；
2. 如图1所示，由于环境亮度过暗，导致正常购物时肤色无法正常检测，对此解决方法是调高相机或摄像头的曝光：
(1)先计算图像的平均亮度，然后再给一个阈值2，如果这个亮度小于阈值，则判定环境亮度为过暗；
(2)调高相机的曝光，减少曝光时间；
3.介于阈值1和阈值2之间的亮度为正常；
4.肤色检测
由于购物车使用环境的背景复杂以及光照不均，而使得用恒定的肤色值进行肤色和背景的识别分割不能准确提取手。故基于肤色椭圆模型检测肤色，其肤色检测流程图见图2，先将彩色图像由RGB空间转换到YCrCb空间，并分为Y、Cr、Cb三个通道。由于肤色区域的颜色与亮度成非线性关系，先将色度Cr、Cb进行非线性变换，再根据亮度Y对图像进行肤色初次判断，对大于某一亮度阈值的，且对应的非线性变换后的Cr’Cb’点值在固定区域1内，置为255，其余置为0；对小于某一亮度阈值的，在根据判断Cr’Cb’点值是否在固定区域2内，是则置为255，否则置为0，此为二次肤色判断转化为二值图。考虑到背景中可能有近肤色物体，而只需要检测到运动的肤色手，故将当前帧的肤色检测结果与背景帧的肤色检测结果做相减运算和腐蚀，去除噪声以及一些小的不连续边界点，其流程如图3。
除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式。凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。

Claims (4)

1.一种不同亮度环境下进行肤色检测的方法，其特征在于：按照如下步骤进行：
摄像装置根据环境亮度自动调用预设的拍摄条件；
拍摄手部进出购物车时的实时照片；
利用肤色椭圆模型对实时照片进行数据处理获得肤色检测图。
2.根据权利要求1所述的不同亮度环境下进行肤色检测的方法，其特征在于：步骤（1）包括如下具体分步骤：
（1.1）预拍步骤，在摄像装置启动拍摄前，先自行拍摄一张环境图片；
（1.2）计算该张环境图片平均亮度A；
（1.3）当平均亮度A与上限阈值B关系为A-B＞0，则进入步骤（1.4），当平均亮度A与下限阈值C关系为A-C＜0，则进入步骤（1.5），当平均亮度A与上限阈值B、下限阈值C之间的关系为C ≤A≤B，则进入步骤（1.6）；
（1.4）根据预设方案调低摄像装置的进光量同时增加曝光时间，拍摄照片；
（1.5）根据预设方案调高摄像装置的进光量同时增加曝光时间，拍摄照片；
（1.6）根据预设方案，直接拍摄照片。
3.根据权利要求1所述的不同亮度环境下进行肤色检测的方法，其特征在于：步骤（3）包括如下具体分步骤：
（3.1）将实时照片由RGB空间转换到YCrCb空间，并分为Y、Cr、Cb三个通道；
（3.2）将色度Cr、Cb进行非线性变换；
（3.3）根据亮度Y对图像进行肤色初次判断，并将图像转化为二值图；
（3.4）将当前帧的肤色检测结果与背景帧的肤色检测结果做相减运算和腐蚀，去除噪声以及一些小的不连续边界点，最终得到肤色检测图。
4.根据权利要求3所述的不同亮度环境下进行肤色检测的方法，其特征在于：步骤（3.3）具体为：大于预设亮度阈值1的，且对应的非线性变换后的Cr点值和Cb点值在固定区域1内，置为255，其余置为0；对小于某一亮度阈值的，再根据判断Cr点值、Cb点值是否在固定区域2内，是则置为255，否则置为0。
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