Opencv 求手的边界区域

我有手的图像，这是使用链接检测到的。它的手部检测使用HSV颜色空间

现在我面临一个问题：我需要得到封闭区域/绘制足够可能的边界线来确定手部区域，然后填充封闭区域并从原始区域中减去它以移除手部

到目前为止，我已经尝试过模糊图像以减少噪音、放大图像、关闭孔洞等，这些似乎是过量的。我尝试过等高线，这似乎是迄今为止最好的方法。我试图得到凸包（最大的），在使用不同的阈值进行测试后，我得到了以下结果

当船体变直时，可以用拇指看到不准确的情况。它必须是弯曲的。我试图找出手的位置，以便识别手所覆盖的区域。将其减去以从原始图像中删除手。这就是我想要实现的目标

有没有更好的方法

非常感谢您的想法和建议

原始和检测结果如下所示

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假设您想要识别手部区域而不是凸包所提供的区域，并且应用程序的背景至少是相同的颜色，如果可能的话，我将应用hsv阈值来识别背景而不是手部。或者，如果光分布不一致，可能是自适应阈值。我相信很多应用程序都是这样做的

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如果背景不能被固定，分割不是一个容易解决的问题，因为你应该照顾阴影和掌纹。

而不是凸包，考虑使用<强> alpha船体< /强>，它可以更好地跟随形状的轮廓，允许凹凸。 这个网站对阿尔法形状有一个很好的总结：“关于阿尔法形状你一直想知道但不敢问的一切”，作者是弗朗索瓦·贝莱尔

正如戴维在文章中提到的，考虑使用HSV（或HSI）颜色空间进行阈值化，而不是在RGB或灰度上进行阈值处理。如果您可以允许更长的处理时间，您可以使用Mean Shift等算法来分割像您这样的复杂图像。OpenCV实现了均值漂移，而《学习OpenCV》一书提供了算法的简明描述

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无论如何，标准的二值化阈值似乎没有多大帮助。考虑使用动态阈值；据我回忆，OpenCV中的轮廓至少实现了局部/动态阈值。

因此，您希望识别手部区域，而不是凸面外壳提供的区域。我说的对吗？我会说，手罩的图像部分我正在使用HSV空间来检测手，这似乎正是我想要的。我将不得不看看它是否也在OpenCV中，你能获得更清晰的焦点吗？您可以使用漫反射照明（“阴天”照明）来减少阴影，或使用角度照明来创建清晰一致的阴影吗？你能不能改变背景色，因为它会破坏一些边缘的对比度？暗像素是一个问题，但所有暗像素都与手及其阴影相关。这可能会破坏基于直方图的二值化。考虑将通道强度小于20（或任何值）的每个像素重新映射到值高于阈值的最近颜色。考虑只使用一个或两个HSV通道，我现在不能做太多。但我肯定会发布更清晰的图像。我一定会试试你的建议。