[发明专利]智能皮肤检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及皮肤检测领域，具体涉及智能皮肤检测方法。

背景技术

皮肤检测系统广泛应用于美容行业，好处是可以辅助检测用户皮肤状况，将皮肤油份、水份、黑色素、毛孔堵塞、粉刺和色斑用电子显示图检测出结果，可以更加直观了解用户的皮肤情况，皮肤检测系统会出一份电子报告，会有具体的数值和百分比，会根据用户具体现况，推荐使用配方，用户可以自主选择，缺陷是还不能非常完善的处理各种皮肤的检测。

发明内容

为了解决以上技术问题，本发明公开了智能皮肤检测方法。解决现有皮肤检测不能全面地对各种皮肤进行检测的问题。

本发明采用的技术方案是：

智能皮肤检测方法，包括如下步骤：

S1、通过测肤枪对皮肤进行测试并拍摄皮肤图像；

S2、对皮肤图像进行分析，捕获皮肤各项检测数据；

所述步骤S2包括对以下项目进行分析：

a、表层水份、纹理和肤色分析；

b、表层老化和油份分析；

c、深层炎症分析；

d、深层色素分析；

e、深层毛孔分析。

具体地，所述通过测肤枪对皮肤进行测试并拍摄皮肤图像包括以下步骤：

S11、表层测试并拍摄表层皮肤图像；

S12、深层测试并拍摄深层皮肤图像；

S13、UV测试并拍摄UV测试后的表层皮肤图像。

具体地，所述表层水份、纹理和肤色分析的过程为:

a1、获取水份、纹理和肤色二值化参考参数RGB中像素点R、G、B的平均值作为参考值；

a2、二值化图片，具体为：若当前图片像素点R、G、B的值均小于参考值，标记为黑色，否则标记为白色；

a3、计算图片二值化后黑色所占的比例；

a4、匹配不同年龄段的水份、纹理和肤色标准皮肤数据库得出皮肤的水份、纹理或肤色程度值；

a5、换算出不同年龄段水份、纹理和肤色的各项百分比。

具体地，所述表层老化和油份分析包括以下步骤:

b1、获取老化和油份二值化参考参数RGB中像素点R、G、B的平均值作为参考值；

b2、二值化图片，具体为：若当前图片像素点R、G、B的值均小于参考值，标记为黑色，否则标记为白色；

b3、计算图片二值化后白色所占的比例；

b4、匹配不同年龄段的老化和油份标准皮肤数据库得出皮肤的老化或油份程度值；

b5、换算出不同年龄段老化和油份的各项百分比。

具体地，所述深层炎症分析包括以下步骤：

c1、获取炎症二值化参考参数RGB中像素点R146和G92作为参考值；

c2、二值化图片，具体为：若当前图片像素点R≥146且G≤92标记为黑色，否则标记为白色；

c3、计算图片二值化后黑色所占的比例；

c4、匹配不同年龄段的炎症标准皮肤数据库得出皮肤的炎症程度值；

c5、换算出不同年龄段炎症的各项百分比。

具体地，所述深层色素分析包括以下步骤：

d1、获取色素二值化参考参数RGB中像素点R、G、B的平均值作为参考值；

d2、二值化图片，具体为：若当前图片像素点R、G、B的值均小于参考值，标记为黑色，否则标记为白色；

d3、计算图片二值化后黑色所占的比例；

d4、匹配不同年龄段的色素标准皮肤数据库得出皮肤的色素程度值；

d5、换算出不同年龄段色素的各项百分比。

具体地，所述深层毛孔分析包括以下步骤：

e1、获取毛孔二值化参考参数；

e2、二值化图片，具体为：若当前图片像素点126≤R≤179且48≤G≤92且17≤B≤48，或223≤R≤255且82≤G≤197且47≤B≤156，标记为黑色，否则标记为白色；

e3、计算图片二值化后黑色所占的比例；

e4、匹配不同年龄段的毛孔标准皮肤数据库得出皮肤的毛孔程度值；

e5、换算出不同年龄段毛孔的各项百分比。

用户登录智能皮肤检测系统，选择用户进入测试，进入测试前需要插入测肤枪，然后进行多重模式的皮肤测试，用户按要求进行皮肤测试后，后台系统接收用户的各种皮肤数据，进行各项皮肤状况分析生成数据之后通过网页形式反馈给用户查看。

上述换算出不同年龄段的各项百分比均传输至后台服务器并反馈至用户查看。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：