Zynq-7000 人体肤色识别
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。