1122 Digital Image Processing Assignment #4 報告 學號: s1093350 姓名: 楊宜芳 主題: 膚色偵測 Skin Color Detection 問題與專案解決目標: 撰寫一個程式來偵測照片中的皮膚顏色區域並將其標示出。接著使用附件中的 6 張照片及膚色標準答案 (Ground Truth) 做測試,並呈現所設計膚色偵測方法執行結果的 IOU(Intersection Over Union) 數值。 開發環境: Microsoft Windows 11, Visual Studio Code 1.87.1, OpenCV 4.90, Python 3.8.13 程式架構與功能說明: 1. 讀取圖像、膚色標準答案。其中先將讀入的圖像轉換為 RGB 空間。 2. 檢測讀入圖像的膚色區域。先新增轉換為 HSV 空間的圖像,接著初始化一個與原始圖像大小相同的 mask ,並同時使用 HSV 、 RGB 像素的值來判定圖像中的每個像素是否為膚色像素,若為膚色像素,則將該像素的 mask 的值設為 1 。 3. 判斷像素是否為膚色像素。先取得該像素的 RGB 、 HSV 值,並檢查是否符合所設定的條件,若符合,則判定為膚色像素。其中, HSV 在 python 中的數值和一般常見的表示法不同,因此需先將值做轉換再判定。 4. 使用給定的膚色標準答案,計算所設計的膚色偵測方法執行結果的 IOU 值。分子為交集,分母為聯集。 5. 主程式:使用迴圈執行1~4副程式。對每張圖片執行膚色偵測,顯示每張圖片的執行結果並儲存,並以百分比顯示每張圖片的 IOU 值。最後計算出所有圖片的平均 IOU 值。 成果展示與討論: § Pic1 原圖/標準答案/偵測...
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