使用邊緣檢測的人體檢測

我想使用背景減法來檢測這個dataset中人體的確切輪廓。做一些閾值我正在分裂斑點後，所以我看了本教程由Steve但如下圖所示使用邊緣檢測的人體檢測

所以在這裏，現在我得到其他的是人體斑被原

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減去後從背景，背景被認爲是視頻的第一幀，所以從原始圖片中減去後，我獲得下面的圖片

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所以我做了基本的閾值，我獲得下面的圖片，這是從其他領域

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和分裂用史蒂夫的方法，我得到這個

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但是，這包含了很多不屬於人體部位的區域，任何建議，如果不知何故或使用邊緣我可以得到良好的人體一團。

編輯

由於@ lennon310問我所以在這裏上傳彩色圖像是

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和@NKN問我要上傳相同的邊緣信息image所以這裏它是

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來源

2014-02-19 Muaz Usmani

是你的原始圖像灰色或rgb？ – lennon310

其rgb，我把它轉換成灰度。 –

我想問題來自閾值，你可以給出一個比較邊緣命令在MATLAB和方法，如canny或sobel。 – NKN

而不是逐字減去背景，請嘗試使用vision.ForegroundDetector對象，它是計算機視覺系統工具箱的一部分。它實現了混合高斯自適應背景建模，它可能會給你一個更清晰的分割。

話雖如此，你很難得到「確切」的輪廓。一些錯誤是不可避免的。

來源

2014-02-19 22:06:45 Dima

在您的結果圖像中，您有兩種黑色區域。一個在移動，另一個在靜止。所以當你想要填充人體時，你只能選擇移動區域，爲此，我建議通過添加光流技術來分割圖像，以知道移動區域的位置。這是一個有趣的教程做你需要做的事情： http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_video/py_lucas_kanade/py_lucas_kanade.html

來源

2014-02-20 09:05:10 dervish

使用邊緣檢測的人體檢測

回答

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