基于随机森林的皮肤分割

最近老师布置了一个小作业，检测图像中的皮肤。

1、基于颜色空间

已经有很多博客写了：

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

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

其中基于Ycrcb的效果比较好，但是非常容易受背景干扰（后俩张几乎背景都包含在里面了）。

我也把c++版本的 基于椭圆皮肤模型的方法用python 实现了一下，但是 python的画椭圆的函数只能输入int型数据，所以后来效果也不是很好，于是放弃。

2、基于随机森林的皮肤分割   参考文章：肤色检测（分割）via Random Forest

下载了文中的两篇2010 2012的论文读了一下，也下载了数据集，自己试了一遍，效果不错。

样本数：245057 （其中有50,000+正样本，剩余负样本）

特征： B G R（像素颜色，注意与opencv读取的颜色顺序一样）

类别： 2类（肤色1/非肤色2）

 

这个方法受背景影响小一点，但是对于皮肤上的反光、痘痘之类的，检测效果不如Ycrcb。

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

但是皮肤高光经过去噪或者磨皮以后会整个脸都变亮了，分割效果并没有提升。（但是真的变好看了）

（2）随后又加了去高光：

illuminationChange 的方法不好，它其实就类似于拿附近的像素点去填充（可能是我的mask搞得不好吧）

去反光参考博文：https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/details/85046877

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

确实能够去除反光，但是会把眼球的白色当成反光一起处理了，真是心塞！

3、结果展示

 依次是：原图      Ycrcb       随机森林        磨皮         去高亮

 

 

 

 

4、代码

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