Question

我正试图将一个人的轮廓与未知的视频流隔离开来。（用户网络摄像头），使用C++/Cinder/OpenCV。我已经认识到＆amp;绘制轮廓，但我没有得到整个人的轮廓，只是元素（头发，眼睛等）

我正在使用： BackgroundSubtractorMOG2删除背景。模糊以消除噪音。自适应阈值。找到＆amp;在一定的复杂程度上绘制轮廓。

代码：

Surface surface;
surface = mCapture.getSurface();

// To texture for display
textureCapture = Texture( surface );

    // Greyscale
    Mat matGrey( toOcv( surface ) );

    // Output
    Mat matForeground, matBackground;

    // Build foreground & background
    mog( matGrey, matForeground, -1 );
    mog.getBackgroundImage( matBackground );

// Build countours
Mat matContourTemp = matForeground.clone();

    // Blur to remove noise
    Mat matBlurred = matContourTemp.clone();
    cv::GaussianBlur( matContourTemp, matBlurred, cv::Size( 9, 9 ), 0 );

    textureBlurred = Texture( fromOcv( matBlurred ) );

    // Adaptive threshold
    Mat matThresh = matContourTemp.clone();
    adaptiveThreshold( matBlurred, matThresh, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY, 3, 0 );

    textureThreshold = Texture( fromOcv( matThresh ) );

    // Contours
    vector<cv::Vec4i> hierarchy;

        // Find
        contours.clear();
        findContours( matThresh, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cv::Point( 0, 0 ) );

        // Draw contours
        Mat matContourImage( matForeground.size(), CV_8UC3, cv::Scalar( 0, 0, 0 ) );

        Scalar colors[ 3 ];
        colors[ 0 ] = Scalar( 255, 255, 255 );

        for( size_t idx = 0; idx < contours.size(); idx++){

            if( contours[ idx ].size() > 40 ){

                cv::drawContours(
                        matContourImage, contours, idx,
                        colors[ 0 ], -3,
                        100,
                        hierarchy,
                        0,
                        cv::Point( 0, 0 ) );
                };
    };
    textureContour = Texture( fromOcv( matContourImage ) );

输出:(我在这里发布图像太小了）

http://barnabysheeran.com/outgoing/stackoverflow/ss_1.png http://barnabysheeran.com/outgoing/stackoverflow/ss_2.png

我希望这是一个完整的身体轮廓。

Answer 1

你可以在阈值处理之后使用erode/dilate，这通常会消除噪音并拉伸白色区域，但我建议使用BGSlibrary我过去在openFrameworks中使用它，它真的很棒收藏用于减去背景的不同算法。

分割之前的一些图像处理可能会有所帮助，但这仅仅是一种理论。

OpenCV隔离网络摄像头流的剪影

1 个答案: