【发布时间】：2012-10-09 19:05:31
【问题描述】：
这是我在这里的第一篇文章，因为我找不到任何适合我的研究的答案。
我想使用 openCV 来检测头肩图案，以便在某些项目中使用。
摄像头设置在天花板上，正面朝下，可用于人数统计等应用中。
我希望我的相机从顶部检测/识别头部和肩部，而不是通常的正面或背面面部检测。
有人知道怎么做吗？请分享一些技巧或简单的源代码。
【问题讨论】：
标签： c++ opencv computer-vision haar-wavelet
【发布时间】：2012-10-09 19:05:31
【问题描述】：
恐怕解决办法没那么简单，用几行代码来描述。我认为你可以从 openCV 中的人脸检测示例代码开始，但是，为了从顶部检测人，你需要一个不同的分类器。你需要找到这样的分类器（我相信你可以在某个地方找到它，或者你可以问发布你提到的视频的人），如果你没有得到它，你需要训练这样的分类器你的自己。
另一种方法是从背景图像参考中减去当前前景帧，结果是屏幕中经过的对象，但是您无法区分人和其他对象。
【讨论】：
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感谢回复...是的，如果没有其他选择，我想我们需要创建自己的分类器。
显然他们使用了某种Time-of-Flight (ToF) Camera，而不是基于强度的设备。我假设您的特定相机属于后一种类型，因此我没有看到任何实用的方法来完成这项任务。
如果您有 ToF 相机，图像分割将几乎是微不足道的（例如阈值）。之后，您可以简单地寻找头部和肩部特有的形状和渐变（距离高原和渐变），然后就完成了。
我的建议是去买一个 ToF 相机并使用标准 CV 算法。另请查看Kinect，它也是一种距离测量设备，也可用于此任务（据我所知，虽然不是基于 ToF，而是基于 structured light）。
【讨论】：
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感谢您的回复，是的，我目前正在使用 ToF 相机，我想我们拥有与发布视频的人相同的设备。问题是它是来自大学的实验室实验，不能轻易寻求帮助。实际上，我们已经创建了一些人脸检测算法。我现在想知道的是如何创建用于检测此类人类图像的那种 head_should 分类器/模式。顺便说一句，我们只应用了 OPenCV 的 face_demo，这就是为什么它不那么难。这次我们不知道这种方法的确切分类器。谢谢。
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@mabg 好吧，要有创意。您可以录制一些自己的照片，然后尝试其中一张作为模板，以匹配第一张照片。