使用 OpenCV 检测上 body 部分
Detect upper body portion using OpenCV
我正在开发一个与 OpenCV 集成的 iOS 项目。
我想要的输出是这样的:
如何检测上 Body 部分(即:从脖子到腿)?
到目前为止,我已经做到了 body 检测是这样的..
如果有人以前做过这个。
请帮助我..
-(void)processImage:(Mat&)image
{
std::vector<cv::Rect> bodies;
Mat grayscaleFrame;
cvtColor(image, grayscaleFrame, CV_BGR2GRAY);
equalizeHist(grayscaleFrame, grayscaleFrame);
upperBodyCascade.detectMultiScale(grayscaleFrame, image, bodies, HaarOptions,cv::Size(30,30));
for (size_t i = 0; i < bodies.size(); i++)
{
rectangle(image, bodies[i], Scalar(255, 0, 255));
}
}
您可以使用 Haar Cascade Classifier loading the haarcascade_upperbody.xml
你可以找到一个例子here。你只需要改变加载的分类器。
代码如下:
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
/** Function Headers */
void detectAndDisplay(Mat frame);
/** Global variables */
String upper_body_cascade_name = "path\to\haarcascade_upperbody.xml";
CascadeClassifier upper_body_cascade;
string window_name = "Capture - Upper Body detection";
RNG rng(12345);
/** @function main */
int main(int argc, const char** argv)
{
VideoCapture capture(0);
Mat frame;
//-- 1. Load the cascades
if (!upper_body_cascade.load(upper_body_cascade_name)){ printf("--(!)Error loading\n"); return -1; };
//-- 2. Read the video stream
if (capture.isOpened())
{
while (true)
{
capture >> frame;
//-- 3. Apply the classifier to the frame
if (!frame.empty())
{
detectAndDisplay(frame);
}
else
{
printf(" --(!) No captured frame -- Break!"); break;
}
int c = waitKey(10);
if ((char)c == 'c') { break; }
}
}
return 0;
}
/** @function detectAndDisplay */
void detectAndDisplay(Mat frame)
{
std::vector<Rect> bodies;
Mat frame_gray;
cvtColor(frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY);
equalizeHist(frame_gray, frame_gray);
//-- Detect faces
upper_body_cascade.detectMultiScale(frame_gray, bodies, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));
for (size_t i = 0; i < bodies.size(); i++)
{
rectangle(frame, bodies[i], Scalar(255, 0, 255));
}
//-- Show what you got
imshow(window_name, frame);
}
我正在开发一个与 OpenCV 集成的 iOS 项目。
我想要的输出是这样的:
如何检测上 Body 部分(即:从脖子到腿)?
到目前为止,我已经做到了 body 检测是这样的..
如果有人以前做过这个。
请帮助我..
-(void)processImage:(Mat&)image
{
std::vector<cv::Rect> bodies;
Mat grayscaleFrame;
cvtColor(image, grayscaleFrame, CV_BGR2GRAY);
equalizeHist(grayscaleFrame, grayscaleFrame);
upperBodyCascade.detectMultiScale(grayscaleFrame, image, bodies, HaarOptions,cv::Size(30,30));
for (size_t i = 0; i < bodies.size(); i++)
{
rectangle(image, bodies[i], Scalar(255, 0, 255));
}
}
您可以使用 Haar Cascade Classifier loading the haarcascade_upperbody.xml
你可以找到一个例子here。你只需要改变加载的分类器。
代码如下:
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
/** Function Headers */
void detectAndDisplay(Mat frame);
/** Global variables */
String upper_body_cascade_name = "path\to\haarcascade_upperbody.xml";
CascadeClassifier upper_body_cascade;
string window_name = "Capture - Upper Body detection";
RNG rng(12345);
/** @function main */
int main(int argc, const char** argv)
{
VideoCapture capture(0);
Mat frame;
//-- 1. Load the cascades
if (!upper_body_cascade.load(upper_body_cascade_name)){ printf("--(!)Error loading\n"); return -1; };
//-- 2. Read the video stream
if (capture.isOpened())
{
while (true)
{
capture >> frame;
//-- 3. Apply the classifier to the frame
if (!frame.empty())
{
detectAndDisplay(frame);
}
else
{
printf(" --(!) No captured frame -- Break!"); break;
}
int c = waitKey(10);
if ((char)c == 'c') { break; }
}
}
return 0;
}
/** @function detectAndDisplay */
void detectAndDisplay(Mat frame)
{
std::vector<Rect> bodies;
Mat frame_gray;
cvtColor(frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY);
equalizeHist(frame_gray, frame_gray);
//-- Detect faces
upper_body_cascade.detectMultiScale(frame_gray, bodies, 1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));
for (size_t i = 0; i < bodies.size(); i++)
{
rectangle(frame, bodies[i], Scalar(255, 0, 255));
}
//-- Show what you got
imshow(window_name, frame);
}