【问题标题】:Shape tracking after filtered detection过滤检测后的形状跟踪
【发布时间】:2011-02-18 20:08:01
【问题描述】:

我正在使用 kinect 做计算机视觉软件。我有我的程序设置,以便它过滤掉超出一定距离的所有东西,一旦有东西进入到足够近的地方,大到足以成为一只手,我的程序就会假设它是。

但是,我想扩展此功能。目前,如果手离开深度过滤区域,软件将不再跟踪它的位置。认出手后,如何随手随手,不分深浅?

【问题讨论】:

    标签: c# computer-vision feature-tracking


    【解决方案1】:

    我没有使用过 Kinect 控制器,但是一旦我使用激光扫描仪返回了范围,但仅限于水平面。但是我们使用的技术也可以应用于 Kinect。

    当我们找到一个我们想要识别的对象时,我们计算了对象的中心点[X,Y](对于 Kinect 来说是[X,Y,Z])。对于下一个“帧”,我们从[X,Y] 中查找给定半径r 内的所有点,对于我们找到的这些点,我们计算了一个新中心[X,Y],我们将其用于下一个“帧”等等。

    我们使用最大可能的对象速度和帧速率来计算可能的最小r,以确保对象不会在两个测量帧之间逃离我们的跟踪。

    【讨论】:

      【解决方案2】:

      您可以查看 Mean Shift Tracking: http://www.comp.nus.edu.sg/~cs4243/lecture/meanshift.pdf

      然后,即使 blob 变小或变大(更远或更近),也可以跟踪它。

      【讨论】:

        【解决方案3】:

        我没有使用过 Kinect 控制器,但您可以尝试在以下位置实现的快速模板匹配算法: https://github.com/dajuric/accord-net-extensions

        只需使用您的深度图像而不是标准灰度图像。样品包括在内。

        附: 该库还提供了其他跟踪算法,例如卡尔曼滤波、粒子滤波、JPDAF、Camshift、Mean-shift(包括样本)。

        【讨论】:

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