使用 OpenCV 进行对象检测和隔离

Question

我已经开始使用 OpenCV 并取得了相当大的成功，以检测不同的身体部位（手、手臂、脸等）。

实现这一目标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 图像进行皮肤检测并检测颜色范围内的像素的示例。但这无助于确定哪个位是哪个！我还实现了 MOG2 背景减法，它可以帮助隔离移动的物体，但这只有在所需的物体是唯一移动的物体时才有效。

使用凸包和缺陷我已经勾勒出手和手臂，但无法区分两者。有这样做的标准方法还是使用级联分类器的唯一可靠方法？

Answer 1

你可以试试HoG descriptors，它是 2006 年开发的。 它们非常适合面部和行人。它们对单个身体部位的效果不是很好（仍然比 haar 特征更好）。 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）

paper 中描述的系统在展示时赢得了多项竞赛。

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。