拍个自拍，让Python告诉你，军训过后你黑了几度？

大数据文摘出品

作者：曹培信、宁静

一年一度的大学开学季，一年一度的军训季。

在六月中旬高考结束之后，万千学子迎来了他们人生中最长也是最无忧无虑的假期，到了八月底九月初，他们将踏上人生的一段重要旅程——大学。

然而等待他们的第一课，便是军训。

每所高校对军训的要求不同，从时间来看，短的只有5天，长的多达一个月，根据网上一份军训时间排行榜，比如清华大学，以34天稳居第二。(警校排第一也是无可厚非了，不过吉林的院校确实热衷军训，前十中两所吉林的院校上榜)

除了一些开始又晚、时间又长的院校(比如重庆大学)，大部分院校的军训应该已经结束了，然而经历了军姿、齐步、正步、阅兵甚至拉练的“摧残”后，军训岁月在身上留下的最深的痕迹便是——晒!黑!了!

图片来自网络

军训前和军训后，就是“白古”和“黑古”的差别啊!想知道自己军训后究竟晒黑了多少么?下面文摘菌就带你用Python看看，自己究竟军训后黑了几个度。

基于RGB和YCbCr颜色空间的混合肤色检测

想知道自己的皮肤颜色，首先要将皮肤检测出来。

肤色检测有很多方法，比如：

基于RGB的颜色空间模型;
基于椭圆皮肤模型的皮肤检测;
YCrCb颜色空间Cr分量+Otsu法阈值分割;
基于YCrCb颜色空间Cr,Cb范围筛选法;
HSV颜色空间H范围筛选法;
opencv自带肤色检测类AdaptiveSkinDetector;

相关链接：https://blog.csdn.net/qq_22527639/article/details/81501565

2004年，Georgy Kukharev和Adam Nowosielski为了提高模型的稳定性，将多个颜色空间结合，提出RGB颜色空间和YCbCr颜色空间的混合肤色检测器。像素值满足如下条件：

实现的代码也很简单，首先引入必要的包：

 
 
 
 
  
  
  
  import cv2 
  
  
  
  import numpy as np 
  
  
  
  from matplotlib import pyplot as plt

然而操纵图像，将RGB颜色空间3通道的值和YCbCr颜色空间3通道的值结合起来，然后根据判别条件进行肤色检测：

 
 
 
 
  
  
  
  def skin_color(imgFile): 
  
  
  
   
  
  
  
   
  
  
  
          # load an original image 
  
  
  
          img = cv2.imread(imgFile) 
  
  
  
   
  
  
  
   
  
  
  
          rows,cols,channels = img.shape 
  
  
  
   
  
  
  
   
  
  
  
          # convert color space from rgb to ycbcr 
  
  
  
          imgYcc = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB) 
  
  
  
            
  
  
  
          # convert color space from bgr to rgb                         
  
  
  
          img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) 
  
  
  
            
  
  
  
          # prepare an empty image space 
  
  
  
          imgSkin = np.zeros(img.shape, np.uint8) 
  
  
  
          # copy original image 
  
  
  
          imgimgSkin = img.copy() 
  
  
  
   
  
  
  
   
  
  
  
          s=0 
  
  
  
          sum_R=sum_G=sum_B=0 
  
  
  
          for r in range(rows): 
  
  
  
              for c in range(cols): 
  
  
  
                   
  
  
  
                  # non-skin area if skin equals 0, skin area otherwise         
  
  
  
                  skin = 0 
  
  
  
   
  
  
  
   
  
  
  
                  # get values from rgb color space 
  
  
  
                  R = img.item(r,c,0) 
  
  
  
                  G = img.item(r,c,1) 
  
  
  
                  B = img.item(r,c,2) 
  
  
  
                   
  
  
  
                  # get values from ycbcr color space    
  
  
  
                  Y = imgYcc.item(r,c,0) 
  
  
  
                  Cr = imgYcc.item(r,c,1) 
  
  
  
                  Cb = imgYcc.item(r,c,2)                                                                                                                                         
  
  
  
                  # skin color detection 
  
  
  
                   
  
  
  
                  if R > G and R > B: 
  
  
  
                      if (G >= B and 5 * R - 12 * G + 7 * B >= 0) or (G < B and 5 * R + 7 * G - 12 * B >= 0): 
  
  
  
                          if Cr > 135 and Cr < 180 and Cb > 85 and Cb < 135 and Y > 80: 
  
  
  
                           # print 'Skin detected!'

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