python 肌色検出の閾値設定

Question

現在pythonとopencvを用いて顔のしわ検出を行うために、opencvのカスケードから顔の検出－＞トリミング－＞顔の肌検出－＞顔のしわの検出を行おうとしています。(肌の上にしわができるため、さらに二値化などを用いて検出しようと考えています)
そこで、肌領域の検出の際、h、s、vに分離し、それぞれ閾値を設定するのですが、どの値で肌色だと検出できるのか教えてもらいたいです。

ヒストグラムで計算してから行うやり方など調べて見つけたのですが、オーソドックスなやり方でまずは行いたいと考えています。

下記のサイトを参考に肌色検出用に作成しようとしています。
https://venuschjp.blogspot.com/2015/02/pythonopencv.html

Answer 1

こんにちは。

肌色検出時のしきい値を決める「オーソドックスな方法」は特になさそうです。照明の影響を強く受けますし、CCDやレンズの特性の影響も受けますが、それらを考慮して補正するようなオーソドックスな方法はないと思います。（メジャーな論文はあるかも知れません。）

検索して出てくる複数の例でHは概ね0～30程度を選んでいるものが多いようです。私も昔やった時はこの辺りを選択して結構うまく抽出できました。黒人の写真でもそれなりにうまくいくので良い手法と思います。
（もちろん、色のない領域や暗い領域はノイズになるので他と同様sとvも下限を設けています。）

問題は、JIS規格外の蛍光灯下ではかなりうまくいかなくなります。同じ肌色でも太陽光下や太陽光に近い照明下とはHの範囲が異なってしまうようです。相関色温度的な何かを測定して補正することで対処できるかもしれません。（当時私はそこまでの知識がなかったのでトライしていないですが。）

JIS規格で色温度カーブから大きく離れていないことが規定されているのですが、どうも「安い」蛍光灯はその範疇に入らないものがあるようで、ある事務所でトライした時、大外れでかなり困ったことがあります。（確か、相関色温度の値が大きく外れていたと思います。）

Comments

[退会済みユーザー]

解答ありがとうございます。肌色検出の場合Hは閾値の上限を0から30で設定すると言うことですか？

[Chironian]

Hが循環する値であることはご存知と思います。そして、HSVのHを0～255で表現する場合が多いと思います。その時、0～30程度を「肌色」として処理する例が多いという意味です。

[fana]

こういった色を頼りに領域を抜き出す系の処理に単純な単一閾値処理を用いると，
「自分の部屋では動くが，客先で決してまともに動かない」法則が発動する……

とりあえず閾値を複数設けたりする（エッジ検出におけるCanny法みたいな）と，問題の程度が少しは緩和されるので，それで良しとしてしまったり…（本質的には何も解決していないのだけど）

[退会済みユーザー]

ありがとうございます