Обнаружение руки OpenCV?

#c #image-processing #opencv #computer-vision

#c #обработка изображений #opencv #компьютерное зрение #c

Вопрос:

Я создал идеальный детектор кожи, но он распознает ВСЮ кожу. Каковы мои возможные варианты отделения рук от остальной кожи?

Я не хочу использовать идентификаторы haar, поэтому, пожалуйста, не предлагайте этого.

1. Вы имели в виду «волосы», или «хаар» — это какой-то алгоритм?

2. хаар — это разновидность алгоритма машинного распознавания

3. Насколько общим должен быть ваш детектор? Будет ли (набор) определенных жестов для обнаружения?

4. Мне просто нужно обнаружить реальные руки, я использую дефекты выпуклости для распознавания жестов, у меня возникают проблемы с выделением рук от остальной части изображения, а не с обнаружением жестов.

Ответ №1:

Мое предложение состоит в том, чтобы сначала сегментировать различные области оболочки с помощью обнаружения больших двоичных объектов.

Затем вы можете устранить нежелательные двоичные объекты по площади и форме, установив пороговое значение небольшой фильтрации, прежде чем эти шаги окажут большую помощь

1. Спасибо за ответ 🙂 Не могли бы вы, пожалуйста, быть немного более конкретными? Например, как бы я сегментировал разные области скина? Потому что обратная проекция гистограммы и цветовая сегментация не совсем дают точные результаты. Не могли бы вы, пожалуйста, предложить конкретный алгоритм (т. Е. тип сегментации)

Ответ №2:

уверен, что SIFT подойдет для такого рода задач, он намного мощнее, чем haar.

взгляните на этот документ: http://www.google.com/url?sa=tamp;rct=jamp;q=sift hand recognitionamp;source=webamp;cd=1amp;ved=0CBsQFjAAamp;url=http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.103.4092&rep=rep1&type=pdfamp;ei=sru5TtmSHurciAK6iJnyBAamp;usg=AFQjCNEsGRxKVLR1xIGSRT1XAQ2WPeehww

кажется довольно простым

Я тоже занимался некоторым SIFT, и мои планы проекта действительно включают в себя такого рода вещи, просто я до этого не добрался. Если вы добьетесь значительного прогресса, пожалуйста, обязательно сообщите мне.

1. Спасибо за ответ 🙂 Будет ли SIFT требовать обучения с тысячами негативных и позитивных изображений тоже? Потому что у меня нет ресурсов для обучения классификатора

2. @user1017485 вам не понадобятся тысячи изображений только для жестов рук, но для получения наилучших результатов вам нужно попытаться получить изображения под любым углом, который вас интересует. Поскольку в основном SIFT просто получает все интересные точки на изображении, и вы в основном сопоставляете эти точки, чтобы определить, является ли объект тем, чем вы его считаете. Обучение SIFT далеко не так медленно, как функции, подобные Haar.