Atitit 图像处理--图像分类 模式识别 肤色检测识别原理 与attilax的实践总结

Atitit 图像处理--图像分类 模式识别 肤色检测识别原理 与attilax的实践总结

1.1. 五中滤镜的分别效果。。1

1.2. 基于肤色的图片分类1

1.3. 性能提升2

1.4. --code2

1.1. 五中滤镜的分别效果。。

/AtiPlatf_cms/src/com/attilax/clr/skinfltAll.java

1.2. 基于肤色的图片分类

/AtiPlatf_cms/src/com/attilax/clr/moveBySkinLow.java

生成所有图片的肤色百分比，存入csv文件。。

然后可以移动前面的20%的文件，人工二次检查

可以方便的把不便上传的文件与日益上传的文件区分开。。

1.3. 性能提升

图像处理性能比较慢，图像的处理比较消耗cpu，不知可否有方法提升？？

或许可以缩小图片到标准化大小，然后点数吗？？

大概100张图片需要10s。。1w张图片就需要 10分钟。。

1.4. --code

private static void getBlackPercentTxt(String d) throws IOException {

ExecutorService urlPool = Executors.newFixedThreadPool(3);

final List<Map> li = Lists.newArrayList();

Function<String, Object> closure = (String f) -> {

Runnable command = () -> {

Map m = Maps.newHashMap();

m.put("f", f);

BufferedImage src = imgx.toImg(f);

SkinFilter1 SkinFilter1a = new SkinFilter1();

BufferedImage dest = SkinFilter1a.filter(src, null);

float blackPoints = imgx.getBlackPercent(dest);

m.put("blkpst", blackPoints);

li.add(m);

n++;

System.out.println(n);

};

urlPool.execute(command);

return f;

};

//

// tOrder(li);

// li.sort((Map m)->{

//

// });

dirx.traveV3(d, closure);

urlPool.shutdown();

try {

urlPool.awaitTermination(20, TimeUnit.HOURS);

} catch (InterruptedException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

//urlPool.sh

new Linq(li).orderby("blkpst", "asc");

filex fx= new filex("c:\\blkpst_asc.txt");

for (Map map : li) {

String line=map.get("blkpst").toString()+","+map.get("f").toString();

fx.appendLine_flush_safe(line);

}

fx.closeSF();

}

参考

肤色检测 - shangyaowei的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET.html

肤色检测算法 - 基于不同颜色空间简单区域划分的皮肤检测算法 - songhhll的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET.html

基于肤色的人脸检测_PerpLtx1988_新浪博客.html

人脸检测---基于肤色检测的实现.html

五种基于RGB色彩空间统计的皮肤检测算法 - 流浪的鱼 - 博客频道 - CSDN.NET.html

java 肤色检测 - epleone的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET.html

Atitit 图像处理 常用8大滤镜效果 Jhlabs 图像处理类库

作者:: 绰号:老哇的爪子 （ 全名：：Attilax Akbar Al Rapanui 阿提拉克斯 阿克巴 阿尔 拉帕努伊 ）

汉字名：艾提拉（艾龙），   EMAIL:1466519819@qq.com

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