基於隨機森林的皮膚分割

最近老師佈置了一個小作業，檢測圖像中的皮膚。

1、基於顏色空間

已經有很多博客寫了：

python：https://www.cnblogs.com/demodashi/p/9437559.html 

c++:https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/7868877.html

其中基於Ycrcb的效果比較好，但是非常容易受背景干擾（後倆張幾乎背景都包含在裏面了）。

我也把c++版本的 基於橢圓皮膚模型的方法用python 實現了一下，但是 python的畫橢圓的函數只能輸入int型數據，所以後來效果也不是很好，於是放棄。

2、基於隨機森林的皮膚分割   參考文章：膚色檢測（分割）via Random Forest

下載了文中的兩篇2010 2012的論文讀了一下，也下載了數據集，自己試了一遍，效果不錯。

樣本數：245057 （其中有50,000+正樣本，剩餘負樣本）

特徵： B G R（像素顏色，注意與opencv讀取的顏色順序一樣）

類別： 2類（膚色1/非膚色2）

 

這個方法受背景影響小一點，但是對於皮膚上的反光、痘痘之類的，檢測效果不如Ycrcb。

（1）隨後我又加了去噪和磨皮：https://www.jianshu.com/p/3a028a908c19.

但是皮膚高光經過去噪或者磨皮以後會整個臉都變亮了，分割效果並沒有提升。（但是真的變好看了）

（2）隨後又加了去高光：

illuminationChange 的方法不好，它其實就類似於拿附近的像素點去填充（可能是我的mask搞得不好吧）

去反光參考博文：https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/details/85046877

代碼：https://github.com/jiemojiemo/some_specular_detection_and_inpainting_methods_for_endoscope_image

確實能夠去除反光，但是會把眼球的白色當成反光一起處理了，真是心塞！

3、結果展示

 依次是：原圖      Ycrcb       隨機森林        磨皮         去高亮

 

 

 

 

4、代碼

 等待審覈中