如何使用OpenCV检测和跟踪人员？

Question

我有一个静止的相机，指向室内区域。人们将走过相机，距离它约5米。使用 OpenCV ，我想检测走过的人 - 我理想的回归是一组检测到的个体，带有边界矩形。

我查看了几个内置示例：

• Python 示例中没有一个真正适用
• C blob跟踪示例看起来很有前途，但不接受实时视频，这使测试变得困难。它也是最复杂的样本，使得提取相关知识并将其转换为Python API存在问题。
• C 'motempl'样本也看起来很有前景，因为它会计算后续视频帧的轮廓。据推测，我可以使用它来查找强连接组件并提取单个blob及其边界框 - 但我仍然试图找出一种方法来识别后续帧中发现的blob为同一个blob。

是否有人能够为此做出指导或示例 - 最好是 Python ？

Answer 1

OpenCV的最新SVN版本包含基于HOG的行人检测的（未记录的）实现。它甚至配备了预先训练好的探测器和python包装。基本用法如下：

from cv import *

storage = CreateMemStorage(0)
img = LoadImage(file)  # or read from camera

found = list(HOGDetectMultiScale(img, storage, win_stride=(8,8),
                padding=(32,32), scale=1.05, group_threshold=2))

因此，您可以在每个帧中运行检测器，直接使用其输出，而不是跟踪。

有关实现的信息，请参阅src/cvaux/cvhog.cpp;有关更完整的python示例，请参阅samples/python/peopledetect.py。

Answer 2

尼克，

您正在寻找的不是人物检测，而是运动检测。如果您告诉我们更多关于您要解决/做的事情，我们可以更好地回答。 无论如何，根据您对结果的处理方式，有很多方法可以进行运动检测。最简单的是差分，然后是阈值处理，而复杂的可以是适当的背景建模 - ＆gt;前景减法 - ＆gt;形态学操作 - ＆gt;连通成分分析，然后根据需要进行blob分析。下载opencv代码并查看samples目录。你可能会看到你在寻找什么。此外，有一本关于OCV的Oreilly书。

希望这有帮助， Nand

Answer 3

这显然是一项非常重要的任务。你必须从科学出版物中寻找灵感（Google Scholar是你的朋友）。这是一篇关于人体检测和跟踪的论文：Human tracking by fast mean shift mode seeking

Answer 4

这类似于我们作为计算机视觉课程的一部分所做的项目，我现在可以告诉你，要做到正确是一个难题。

您可以使用前景/背景分割，查找所有斑点，然后确定它们是一个人。问题是它不会很好地工作，因为人们往往会一起走过，走过彼此等等，所以一个blob很可能由两个人组成，然后你会看到blob在他们走过时分裂和合并。

你需要一些方法来区分一个blob中的多个人。这不是一个问题，我希望有人能够在一个SO帖子中回答。

我的建议是深入研究可用的研究，看看你是否能在那里找到任何东西。考虑到存在这样的产品，问题并非无法解决：Autoliv有一种产品可以使用汽车上的红外摄像头检测行人，我看到其他产品涉及计算客户进出商店的数量。