基于OpenCV的七种肤色检测方法
介绍七种利用OpenCV进行肤色检测的方法，并对每种方法进行简要分析，帮助读者选择合适的方案。
- RGB颜色空间阈值法: 简单直接，但易受光照变化影响。
- HSV颜色空间阈值法: 对光照变化较为鲁棒，但阈值选择较为关键。
- YCrCb颜色空间阈值法: 对不同人种肤色适应性较好，但计算量相对较大。
- 椭圆模型法: 利用肤色在颜色空间的分布规律构建椭圆模型，精度较高，但需要预先收集大量样本数据。
- 高斯混合模型法: 能够自适应学习肤色分布，但计算复杂度较高。
- 直方图反向投影法: 利用样本图像构建肤色直方图，并将其反向投影到目标图像，实现肤色区域分割。
- 深度学习法: 利用深度神经网络自动提取肤色特征，准确率高，但需要大量的训练数据和计算资源。
每种方法都有其优缺点，实际应用中需根据具体需求选择合适的方法。
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