1.识别静态的整个人体较难;即使识别出来结果也不可靠,所以现在主要以手势/人脸识别为主;这是因为手和脸上面有比较独特的特征点。你说的滤波归根结底还是要找出具有灰度跳变的高频部分作为人体;这除非背景中除了人以外没有其他突出的物体;否则光凭滤波二值法检测人体是不太现实。
2 两张图片中人要是产生相对运动,检测起来就容易多了;利用帧间差分找到图像中灰度相差大的部分(你用的滤波也是一种手段);然后二值化区域连通;要是图像中没有其他移动物体计算连通区域的变动方向就是人的运动方向。
先建立起静态背景的模型(或者直接在没人的时候拍张);然后不断的与这个背景做差,原理和帧间差分一样。建议你先从典型的帧间差分例程开始下手(比如移动车辆的检测,这个比较多)。
在二值化之后加上一个区域连通的步骤;即使用膨胀或者闭运算;这样轮廓就是连续的了;用matlab的话bwlabel可以统计连通区域里面像素的个数也就是人体面积巧丛液大小。质心就是横竖坐标的平均值;孝物取所有人体点郑碰的横竖坐标分别累加;除以坐标总数得到的x和y平均值;这个就是质心了。
用matlab实现一个计算机识别方法如下:1、需要有字模库,图片黑白处理,导入matlab。
2、扫描图片矩阵,与字模库对比,吻合即成功,输出坐标和字即可。
3、MATLAB是美国MathWorks公司出品的神蔽闹弊商业数学软件,用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人,控制系统等领域。
4、MATLAB是matrix和laboratory两个词的组合游弯州,意为矩阵工厂,软件主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式。
1、预处理:灰度化和二值化
2、霍夫变换检测峰值 进行矫正 同时找到图像的横竖直线 切割答磨搭题卡有效区域
3、区薯宽域检测和分析 有填充的块进行计分数游亮
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