Opencv 上身骨骼检测

对于一个教育项目，我们目前正在研究一个基本的运动和手势检测系统。我们的主要目标是在摄像机流中检测人体。利用这些信息，我们希望检测出人体的基本骨架，从而进一步检测出人体的姿势

我们正在使用EmguCV/OpenCV来处理我们的流。我在Youtube上找到了这个视频：。他能够探测到上半身并在其中放置一个基本骨架，但如何？他没有提到使用的任何算法

我们已经尝试使用背景减法（BackgroundSubtractorMOG2）来检测身体轮廓，但是相机噪音和闪电条件使我们失败了

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有没有人有办法像视频中显示的那样检测尸体？

我认为您应该实施以下步骤：

检测人脸

检测手

估计身体图像的尺度

使用头部位置放置上半身运动学模型（骨骼） 信息，并使用检测到的磁头大小设置其刻度

将模型头和手与检测到的人体前位置相匹配 头和手

更新模型的反向运动学以获得人体姿势估计

我想，这应该是非常好的使用一些统计数据 滤波器，如粒子滤波器或卡尔曼滤波器

转到步骤1

运动模型可以使用一些2D物理内径（例如）。

< P>将是一个很好的起点，在C++中实现了上体检测算法。 （）

我喜欢这个“精益”解决方案，在线程中引用

如果您想试用Matlab模型和VS，这里有一个历史性的示例

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更复杂的模型，包括Caffe等神经网络。。可通过Websearch->“人体姿势估计”找到，例如 在较新的操作系统上似乎不容易安装（较旧的编译器…？），而且有点资源匮乏（在我的旧1GB-HW上，它现在不会运行）

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最后，它可能会很有趣，它将如何上升或整合（到目前为止，它需要chrome，样本显示对象识别，但看起来很有希望）。

如果您的项目是室内项目，人们将站在离摄像机较近的距离内，请尝试使用Kinect。它的SDK有一个与您想要的相同的示例代码。只需从头部检测开始，然后肩部检测就很容易了，因为它将是重角近似躯干的上边线。我认为上臂和下臂的检测仍然是矩形近似。但是为了区分这两种检测，他们也使用了颜色检测。我想这就是他为什么在下臂露出皮肤的原因。