使用光流和聚类识别人？

Question

所以我正在使用matlab，我已经设法修改了他们的一个例子，这样我就可以在人们走到下面时绘制流线（Camera在门上方）。 我使用Lucas-Kanade光流和计算机视觉工具箱。

这些线的定义是这样的，我也定义了跟踪点。这些跟踪点包括原始点没有改变的情况，因此在这种情况下真实（tmp（:)）将为零，并且这些点将与原始识别的特征点相同。

vel_Lines = [Y(:)   X(:)   Y(:)+real(tmp(:))   X(:)+imag(tmp(:))];
allTrackedPoints = [Y(:)+real(tmp(:))   X(:)+imag(tmp(:))]; 

我的问题是我怎样才能获得成功跟踪一定距离的点数？我想以某种方式只保留变化足够大的值。

我对Matlab的语法不太满意，所以希望这对某人来说很容易。

我希望获得与动作成功跟踪的点，然后将这些点聚类以确定有多少人，然后使用多个对象跟踪器跟踪这些点集。

Answer 1

如果您的相机没有移动，那么背景减法可能比光流效果更好。见this example.

您还可以使用vision.PeopleDetector对象来检测人物。请参阅this example。

如果您坚持使用光流，请尝试从{R2015b版本开始提供的Fareneback optical flow algorithm。