使用 cvMoments 的对象区域

Question

我正在做一个步行的动作识别项目，涉及openCV和C++。我已经达到了算法的阶段，要求我找到人体斑点的面积。我已加载视频，将其转换为灰度并对其进行阈值处理以获得二进制图像，其中除了其他白色区域之外，还具有显示人类行走的白色区域。我需要找到每个白色区域的面积来确定人体斑点的面积，因为该区域的面积大于其他白色区域的面积。请查看我的代码并向我解释输出，因为我得到的区域为 40872，但我不知道这意味着什么。这是我的代码。我想上传我使用的视频，但我不知道如何：/如果有人可以告诉我如何上传我使用的视频，请这样做，因为这是我能够获得有关该特定视频的帮助的唯一方法。我真的希望有人能帮助我。

#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "iostream"

using namespace std;
int main( int argc, char* argv ) {

CvCapture *capture = NULL;
capture = cvCaptureFromAVI("C:\\walking\\lady walking.avi");
if(!capture){
    return -1;
}

IplImage* color_frame = NULL;
IplImage* gray_frame = NULL ;
int thresh_frame = 70;
CvMoments moments;

int frameCount=0;//Counts every 5 frames
cvNamedWindow( "walking", CV_WINDOW_AUTOSIZE );

while(1) {
    color_frame = cvQueryFrame( capture );//Grabs the frame from a file
    if( !color_frame ) break;
    gray_frame = cvCreateImage(cvSize(color_frame->width, color_frame->height),      color_frame->depth, 1);
    if( !color_frame ) break;// If the frame does not exist, quit the loop

    frameCount++;
    if(frameCount==5)
    {
        cvCvtColor(color_frame, gray_frame, CV_BGR2GRAY);
        cvThreshold(gray_frame, gray_frame, thresh_frame, 255, CV_THRESH_BINARY);
        cvErode(gray_frame, gray_frame, NULL, 1);
        cvDilate(gray_frame, gray_frame, NULL, 1);

        cvMoments(gray_frame, &moments, 1);
        double m00;
        m00 = cvGetSpatialMoment(&moments, 0,0);

        cvShowImage("walking", gray_frame);
        frameCount=0;
    }
    char c = cvWaitKey(33);
    if( c == 27 ) break;
}

double m00 = (double)cvGetSpatialMoment(&moments, 0,0);
cout << "Area - : " << m00 << endl;

cvReleaseImage(&color_frame);
cvReleaseImage(&gray_frame);
cvReleaseCapture( &capture );
cvDestroyWindow( "walking" );

return 0;
}

Answer 1

cout << "Area - : " << m00 << endl;

函数cvGetSpatialMoment检索空间矩，在图像矩的情况下定义为：

Mji=sumx,y(I(x,y)•xj•yi)

其中I(x,y)是像素的强度(x ，y）。

空间矩 m00 就像物体的质量。它不包含 x、y 信息。平均 x 位置为所有 i 的average(x) = sum(密度(x)*x_i)。 I(x,y) 就像密度函数，但这里它是像素的强度。如果您不希望结果根据光照而变化，您可能希望将矩阵设为二进制矩阵。像素要么是对象的一部分，要么不是。输入对象的灰度图像基本上将根据上面的公式将灰度级转换为密度。

Area = average(x) * average(y)

所以你想要的

Area = m01 * m10

m00 基本上是对图像中所有像素的灰度进行求和。没有空间意义。不过，如果您不将图像转换为二进制，您可能需要除以 m00 来“标准化”它。

Answer 2

您可以使用 MEI 和 MHI 图像来识别运动。使用 50frame/1 更新 MHI 图像并获取分段运动并通过 cvMotions 创建运动，之后您需要使用与训练数据不同的 mathanan 。我是越南人。而且英语我很差。