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私たち（私のグループと私）は、手を追跡できるようにしたいと考えています（ほとんどの人差し指先です）。手は基本的に写真の顔と同じ色ですが、ご覧のとおり、多くのノイズが発生しています。手の後ろにある黒い「スクリーン」で非常にうまく機能します。

問題は、アダプティブしきい値処理がグレースケール画像でのみ有効であるため、手をうまく検出できないことです。

私は HSV Adaptive Thresholding をグーグルで試してみましたが、運がなかったので、stackoverflow には素晴らしいアイデアがあると思いました。

編集: 現在の HSV -> バイナリしきい値:

inRange(hsvx, Scalar(0, 50, 0), Scalar(20, 150, 255), bina);

画像はこちら

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トラッキングにはカラー ヒストグラムを使用することをお勧めします。たとえば、カムシフトはそれを行って成功を収めています。

OpenCV に camshift のサンプル コードがあります。http://docs.opencv.org/master/db/df8/tutorial_py_meanshift.html (非常に簡単な説明)またはhttps://github.com/Itseez/opencv/blob/master/samples/cpp/camshiftdemo.cpp (コードサンプル)

しきい値処理を行いたい場合は、V チャネルをしきい値処理しないことについて既に適切です。HとSで別々の適応しきい値処理を行うことをお勧めします。

于 2015-11-03T14:34:36.723 に答える
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ヒストグラム逆投影アルゴリズムを使用することをお勧めします。

逆投影は、特定の画像のピクセルがヒストグラム モデルのピクセルの分布にどの程度適合しているかを記録する方法です。手動で選択したハンド ピクセルのセットを使用して、ヒストグラム モデルを指定できます。このアルゴリズムは、各ピクセルがこのピクセルの色が肌の色 (肌に似ている) である可能性の値を持つ画像を出力します。次に、可能性のしきい値を指定して、パフォーマンスを調整できます。

画像内の肌色の領域を見つけることができます。

詳細については、次を参照してください。

于 2015-11-03T14:45:59.163 に答える