我开始使用OpenCV取得了相当大的成功，目的是检测不同的身体部位（手，手臂，脸，e.t.c）。
实现这一目标的第一个也是最明显的方法是使用Haar或LBP级联分类器，但我想知道其他选项是什么。
我见过使用HSV图像检测皮肤并检测颜色范围内像素的示例。但这无助于确定哪个位是哪个！我还实现了一个MOG2背景减法，它可以帮助隔离一个移动的物体，但这只有在所需的物体是唯一移动的物体时才有效。
使用凸包和缺陷我已经概述了手和手臂，但无法区分这两者。有没有一种标准的方法可以做到这一点，或者是使用级联分类器的唯一可靠方法？
答案 0 :(得分：5)
你可以试试2006年开发的HoG descriptors。 他们非常适合面部和行人。它们对单个身体部位的效果并不好（仍然比haar功能更好）。 在深度学习出现之前，它们被认为是最先进的。 （我想2012年左右）
此paper中描述的系统在呈现时赢得了多次竞争。
Hog在OpenCV中实现，但DLib实现更好。
另请参阅this，了解有关计算机视觉的大量有用信息。