Zynq-7000 人体肤色识别

2019-10-29 11:30:03 浏览数 (2)

Zynq-7000 人体肤色识别

1 背景知识

在肤色识别算法中,常用的颜色空间为Ycbcr,Y代表亮度,cb代表蓝色分量,cr代表红色分量。

由于肤色在YCbCr 空间受亮度信息的影响较小,本算法直接考虑 YCbCr 空间的 CbCr分量,映射为两维独立分布的 CbCr空间。在 CbCr空间下,肤色类聚性好,利用人工阈值法将肤色与非肤色区域分开,形成二值图像。

RGB 转 YCbCr 的公式为:

Y = 0.257*R 0.564*G 0.098*B 16

Cb= -0.148*R-0.291*G 0.439*B 128

Cr = 0.439*R-0.368*G-0.071*B 128

对肤色进行判定的条件常使用如下判定条件:

Cb > 77 && Cb < 127

Cr > 133 && Cr < 173

2 zynq-7000的肤色识别实现

本节工程的建立基于《Zynq-7000电子相册的实现》,工程创建以及arm端代码的编写请参考《Zynq-7000电子相册的实现》。

2.1 肤色识别IP的介绍

Pin name

function

Pix_clk

像素时钟

I_rgb

Rgb888输入

I_gray

灰度输入

I_ycbcr

Ycbcr颜色空间输入

Skin_binary_image

二值图像输出,肤色为白色,背景为黑色

Skin_rgb_image

肤色为白色,背景为rgb

Skin_gary_image

肤色为白色,背景为灰度

2.2system 模块图

从总体模块图可以看到首先实现rgb颜色空间转ycbcr颜色空间,其次实现肤色识别。

2.3 实验结果

实验原图1

实验原图2

实验结果图1

实验结果图2

结果分析:从实验原图和实验结果来看,肤色识别模块将某些非肤色部分也识别称肤色,这里我们需要改变的对肤色进行判定的条件:

Cb > 77 && Cb < 127

Cr > 133 && Cr < 173

调整cb和cr分量的阈值来达到最佳的肤色识别效果。

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