私は、カメラが通りを見て、人々がその周りを移動することで、移動する人々の追跡を C++ の OpenCV で機能させようとしています。私が撮影して使用しているサンプル ビデオについては、こちらを参照してください: http://akos.maroy.hu/~akos/eszesp/MVI_0778.MOV
私はこのトピックを読み、次のような多くのことを試しました。
- 背景の検出と輪郭の作成
- ブロブの検出を試みます (ブロブのキーポイント)
- HOGDescriptor を使用してフレームごとに人検出器を使用する
しかし、どれも良い結果をもたらしません。私のサンプルコードについては、以下を参照してください。上記のビデオに基づくコードの出力については、http: //akos.maroy.hu/~akos/eszesp/ize.aviを参照してください。背景に対して検出された輪郭は赤、輪郭の境界四角形は緑、HOG 人物検出器の結果は青です。
私が抱えている特定の問題は次のとおりです。
背景の検出と輪郭の検出は正常に機能しているように見えますが、いくつかの誤検知があります。しかし、主な欠点は、多くの場合、1 人の人物が複数の輪郭に「切り刻まれる」ことです。これらを一緒に「結合」する簡単な方法はありますか、おそらく「理想的な」人物のサイズ、または他の手段を想定していますか?
HOG人物検出器に関しては、私の場合、画像上の実際の人物を識別することはめったにありません。私はそこで何が間違っているのでしょうか？
すべての指針、アイデアを歓迎します!
したがって、私がこれまでに使用しているコードは、あちこちで見つけたさまざまなサンプルの貼り付けの栄光です。
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<vector>
int main(int argc, char *argv[])
{
if (argc < 3) {
std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " in.file out.file" << std::endl;
return -1;
}
cv::Mat frame;
cv::Mat back;
cv::Mat fore;
std::cerr << "opening " << argv[1] << std::endl;
cv::VideoCapture cap(argv[1]);
cv::BackgroundSubtractorMOG2 bg;
//bg.nmixtures = 3;
//bg.bShadowDetection = false;
cv::VideoWriter output;
//int ex = static_cast<int>(cap.get(CV_CAP_PROP_FOURCC));
int ex = CV_FOURCC('P','I','M','1');
cv::Size size = cv::Size((int) cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH),
(int) cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT));
std::cerr << "saving to " << argv[2] << std::endl;
output.open(argv[2], ex, cap.get(CV_CAP_PROP_FPS), size, true);
std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;
cv::namedWindow("Frame");
cv::namedWindow("Fore");
cv::namedWindow("Background");
cv::SimpleBlobDetector::Params params;
params.minThreshold = 40;
params.maxThreshold = 60;
params.thresholdStep = 5;
params.minArea = 100;
params.minConvexity = 0.3;
params.minInertiaRatio = 0.01;
params.maxArea = 8000;
params.maxConvexity = 10;
params.filterByColor = false;
params.filterByCircularity = false;
cv::SimpleBlobDetector blobDtor(params);
blobDtor.create("SimpleBlob");
std::vector<std::vector<cv::Point> > blobContours;
std::vector<cv::KeyPoint> keyPoints;
cv::Mat out;
cv::HOGDescriptor hog;
hog.setSVMDetector(cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());
for(;;)
{
cap >> frame;
bg.operator ()(frame, fore);
bg.getBackgroundImage(back);
cv::erode(fore, fore, cv::Mat());
cv::dilate(fore, fore, cv::Mat());
blobDtor.detect(fore, keyPoints, cv::Mat());
//cv::imshow("Fore", fore);
cv::findContours(fore, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
cv::drawContours(frame, contours, -1, cv::Scalar(0,0,255), 2);
std::vector<std::vector<cv::Point> >::const_iterator it = contours.begin();
std::vector<std::vector<cv::Point> >::const_iterator end = contours.end();
while (it != end) {
cv::Rect bounds = cv::boundingRect(*it);
cv::rectangle(frame, bounds, cv::Scalar(0,255,0), 2);
++it;
}
cv::drawKeypoints(fore, keyPoints, out, CV_RGB(0,255,0), cv::DrawMatchesFlags::DEFAULT);
cv::imshow("Fore", out);
std::vector<cv::Rect> found, found_filtered;
hog.detectMultiScale(frame, found, 0, cv::Size(8,8), cv::Size(32,32), 1.05, 2);
for (int i = 0; i < found.size(); ++i) {
cv::Rect r = found[i];
int j = 0;
for (; j < found.size(); ++j) {
if (j != i && (r & found[j]) == r) {
break;
}
}
if (j == found.size()) {
found_filtered.push_back(r);
}
}
for (int i = 0; i < found_filtered.size(); ++i) {
cv::Rect r = found_filtered[i];
cv::rectangle(frame, r.tl(), r.br(), cv::Scalar(255,0,0), 3);
}
output << frame;
cv::resize(frame, frame, cv::Size(1280, 720));
cv::imshow("Frame", frame);
cv::resize(back, back, cv::Size(1280, 720));
cv::imshow("Background", back);
if(cv::waitKey(30) >= 0) break;
}
return 0;
}