이미지 처리 및 뒤쪽 빼기

Question

카메라에서 가져온 일련의 이미지가 있습니다. 이미지는 손과 주변으로 구성됩니다. 손을 제외한 모든 것을 제거해야합니다.

이미지 처리를 처음 사용합니다. 누가 위의 질문에 관해서 나를 도울 것입니다. 나는 C와 Matlab을 사용하는 것이 편안하다.

Answer 1

정지 된 배경과 움직이는 손 (그리고 꽤 많은 이미지!)이 있다면 정말 간단합니다. 각 이미지에서 평균 이미지 집합을 제거하는 것입니다. 그 밖의 것이 없다면 Matlab에 대한 부드러운 소개입니다.

Answer 2

해결하려는 문제의 이름은 "이미지 분할"입니다. 위키 피 디아 페이지는 여기 : wiki이 좋은 시작입니다.

조명의 일관성이 문제가되지 않는다면 간단한 RGB 임계 값부터 시작하여 더 복잡한 작업을 시도하기 전에 얼마나 멀리 떨어져 있는지 확인할 것을 제안합니다.

Answer 3

컴퓨터 비전 응용 프로그램 용 FOSS 라이브러리 OpenCV을 살펴보십시오. 특히 Video Surveillance 모듈을 참조하십시오. MATLAB에서 백그라운드 뺄셈에 대한 자세한 내용은 EETimes article을 참조하십시오.

Answer 4

보유하고있는 이미지의 종류를 지정할 수 있습니까? 배경이 움직이거나 정적입니까? 정적 배경의 경우 약간 간단합니다. 배경 이미지에서 들어오는 이미지를 빼기 만하면됩니다. 좀 더보기 좋게하기 위해 몇 가지 형태 작업을 사용할 수 있습니다. 그들은 모두 당신이 가지고있는 이미지의 질에 달려 있습니다. 당신이 움직이는 배경이 있다면 나는 당신이 컬러 기반의 세분화를 제안 할 것입니다. 이미지를 YCbCr로 변환 한 다음 적절히 임계 값으로 변환합니다. 나는 그것에 사용할 수있는 몇 가지 서류가 있다는 것을 알고있다 (그러나 나는 그들을 찾을 시간이 없다). 먼저 읽는 것이 좋습니다. 여기에 도움이 될 링크가 하나 있습니다. 피부 세분화 부분을 읽습니다.

http://www.stanford.edu/class/ee368/Project_03/Project/reports/ee368group08.pdf

Answer 5

배경 차감은 (그리고, 모든 프레임의 평균으로서 추정 배경 절대 차를 생성 배경 및 임계 값에서 각 프레임을 감산)를 구현하기 간단하지만 불행히도 만 1 카메라는 수동 게인과 노출을 갖는 경우에 잘 작동 2. 조명 조건이 바뀌지 않습니다. 3. 배경이 고정되어 있습니다. 4. 배경이 전경보다 훨씬 오래 표시됩니다.

귀하의 설명에 따르면 이러한 경우는 아니라고 가정하므로 이미 지적한 바와 같이 배경에서 전경을 구분하는 수단으로 색상을 사용할 수 있습니다. 손으로 당신이 최선의 내기를 분리하려고하는 것은 손 색깔을 배우는 것입니다. opencv는이를 수행 할 수있는 방법을 제공합니다. 이 작업을 직접 수행하려면 손 픽셀의 색상을 가져와 (적어도 하나의 프레임에 대해이 값을 수동으로 지정해야 함) HUE로 변환해야합니다 (색상은 밝기에 독립적으로 캡슐화됩니다). 매우 일정한 색조를 가짐) HUE 히스토그램을 만듭니다. 이를 픽셀의 나머지 부분과 비교 한 다음 색조가 충분히 유사하는지 결정하십시오.