检测肖像图像中的头发颜色答案

【问题标题】：Detecting hair color in a portrait image检测肖像图像中的头发颜色
【发布时间】：2013-08-19 00:52:43
【问题描述】：

好的，假设我正确使用了检测和封装肖像图片头发的算法。

我如何（具有高正确率）区分颜色？

我知道这看起来很简单，但主要问题是，根据拍摄照片的环境光线条件或（较少的情况）后期效果处理，“金发”、“黑色”、“ brown”和“red”变化很大，给出了误报，有时没有检测到正确的。（通过一个金发女郎作为黑色前例）。

使用opencv（或任何其他工具，因为我已经有了头发），我应该应用哪种预处理算法或方法来“规范化”这类问题并最大限度地减少错误？

非常感谢。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我认为您可以使用机器学习方法进行颜色分类。只需在听到颜色样本（您可以将颜色直方图作为输入向量）和一些类（颜色名称）上训练分类器（例如 SVM 或神经网络）。我认为这将是处理光线变化、噪点、阴影等的好方法。我认为使用一些高级色彩空间 L*a*b* 或 HSV 会更好。

您可能需要在输入向量中包含一些参考 historgam（用于获取有关照明条件的数据）。例如，您可以从面部获得它（不是最佳解决方案）。

【讨论】：

谢谢，我已经阅读了更多内容，事实上我应该使用（作为选项）YCbCr，省略 Y。取一些头发颜色范围的样本并将它们放在 YCbCr 空间中，然后进行比较每张图片的孤立头发（也在 YCbCr 中）。我对吗？谢谢
不，我的意思是例如：您有颜色直方图向量 {1,2,3,42,4,2,6} 并且您分配了标签，例如“黄色的”。你有很多这样的对。然后你可以使用这些数据训练分类器。训练后它会从你的直方图向量中得到颜色名称。
在这里您可以阅读有关在类似问题中使用 ML 的信息：lear.inrialpes.fr/pubs/2009/VSVL09/verbeek09tip.pdf

【解决方案2】：

我不相信您可以仅使用头发区域进行任何预处理。我是凭直觉这么说的。

这是一个想法。直方图均衡是一种著名的预处理方法，它在一定程度上克服了光照效应。所以你可以做的是，将你的图像分成颜色通道，对每个通道应用直方图均衡，然后组合通道以获得直方图均衡图像。我认为它会很有用。

我在 Matlab 上实现过，在 Lena 上试过。您可以从here 下载它（死链接）。

【讨论】：