Question

我需要使用序列ID进行面部跟踪。示例：John将成为ID=1的第一张脸，Mark将成为ID=2的第二张脸，如果John消失并再次出现在视频中ID=3。我认为这很简单，但我无法做到这一点。

我有这个代码来面对识别：

import cv2
import sys

cascPath = sys.argv[1]
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)

video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = video_capture.read()

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    faces = faceCascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor=1.1,
        minNeighbors=5,
        minSize=(30, 30),
        flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
    )
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)


    cv2.imshow('Video', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

但我不知道如何生成这些ID。

Answer 1

要为面部分配ID，您需要在视频的每个连续帧中跟踪它们。伪代码如下所示。

识别视频帧中的所有脸部（您已经这样做了）。
为faces中的每个元素分配一个ID，并将其存储为prev_faces。
在下一帧中，如果prev_faces[i]与faces[j]重叠，那么Jon仍然在框架内！
如果prev_faces[i]与faces中的任何元素都不重叠，那么Jon就会离开。
如果faces[i]与prev_faces中的任何元素都不重叠，那么我们会有一个新访问者。增加ID号并将其分配给新面孔。

faces中的多个元素可能与prev_faces中的多个元素重叠。在这种情况下，您可以提取并存储面部的一些特征，并根据它进行比较。

我希望听起来很清楚！

使用序列ID进行面部跟踪

1 个答案: