обнаружение пола opencv путем сегментации

Question

Я работаю над способом определения пола на изображении. Я пытаюсь сделать это, уменьшив изображение до цветных областей, а затем предположив, что самая большая область - это пол. (Мы можем сделать довольно обширные предположения об окружающей среде, в которой будет работать робот)

Я ищу несколько рекомендаций по алгоритмам, которые подходят для этой проблемы. Любая помощь будет принята с благодарностью.

Редактировать: в частности, я ищу алгоритм сегментации изображения, который может надежно извлечь одну область. Все, что я пробовал (в основном PyrSegmentation), похоже, работает, уменьшая изображение до N цветов. Это вызывает ложные срабатывания, когда камера смотрит на пустую область.

Answer 1

Поскольку основной целью является определение пола, я бы сказал, что вместо сегментирования по цвету вы можете попробовать разделить по текстуре .

В документе Собственное преобразование описывается дескриптор однозначного значения "шероховатости" текстуры, использующий среднее значение собственных значений по окну серого в кадре изображения / видео.На стр.В 78 статье применяется сегментация среднего сдвига к изображению выходного собственного преобразования , эффективно разделяя его на различные текстуры.

Поскольку ваши изображения из видеопотока, могут бытьмного изменений в освещении, поэтому цветовая сегментация может создать несколько проблем (если вы не работаете с HSV и другими цветовыми пространствами, как упомянуто выше).Вычисление собственных значений очень простое и быстрое в OpenCV с функцией cvSVD().

Answer 2

Если вы можете сделать предположение о постоянстве цвета, вашей основной проблемой будут изменения в освещении, которые приведут к потере определения цвета.Для этого преобразуйте ваше входное изображение в HSV, HSL , cie-Lab , YUV или в другое цветовое пространство с разделением по яркости и сегментируйте ваше изображение на основе только цветовой части (пропустите значения яркости, V, L, L и Y в приведенных выше примерах).Это поможет вам преодолеть препятствие теней и вариаций освещения.