Object 使用 OpenCV 进行检测和隔离
Object detection and isolation using OpenCV
我已经开始使用 OpenCV 并取得了相当大的成功，以检测不同的 body 部分（手、手臂、脸、e.t.c）。
实现此目的的第一个也是最明显的方法是使用 Haar 或 LBP 级联分类器，但我想知道还有哪些其他选择。
我见过使用 HSV 图像检测皮肤并检测颜色范围内像素的示例。但这无助于确定哪个位是哪个位！我还实现了 MOG2 背景减法，它可以帮助隔离移动的 object，但这只有在所需的 object 是唯一移动的情况下才有效。
我使用凸包和缺陷勾勒出手和手臂的轮廓，但无法区分两者。是否有执行此操作的标准方法，或者是使用级联分类器的唯一可靠方法？
你可以试试2006年开发的HoG descriptors。
它们对面部和行人非常有效。它们对单个 body 部分的效果不是很好（仍然比 haar 特征好）。
在深度学习出现之前，它们被认为是最先进的。 （我认为是 2012 年左右）
本 paper 中描述的系统在展示时赢得了多项比赛。
Hog 在 OpenCV 中实现，但 DLib 实现更好。
另请参阅 this，了解有关计算机视觉的大量有用信息。
我已经开始使用 OpenCV 并取得了相当大的成功，以检测不同的 body 部分（手、手臂、脸、e.t.c）。
实现此目的的第一个也是最明显的方法是使用 Haar 或 LBP 级联分类器，但我想知道还有哪些其他选择。
我见过使用 HSV 图像检测皮肤并检测颜色范围内像素的示例。但这无助于确定哪个位是哪个位！我还实现了 MOG2 背景减法，它可以帮助隔离移动的 object，但这只有在所需的 object 是唯一移动的情况下才有效。
我使用凸包和缺陷勾勒出手和手臂的轮廓，但无法区分两者。是否有执行此操作的标准方法，或者是使用级联分类器的唯一可靠方法？
你可以试试2006年开发的HoG descriptors。 它们对面部和行人非常有效。它们对单个 body 部分的效果不是很好（仍然比 haar 特征好）。 在深度学习出现之前，它们被认为是最先进的。 （我认为是 2012 年左右）
本 paper 中描述的系统在展示时赢得了多项比赛。
Hog 在 OpenCV 中实现，但 DLib 实现更好。
另请参阅 this，了解有关计算机视觉的大量有用信息。