我正在制作一个Android应用程序,可以从头部点头姿势中检测出驾驶员的疲劳。
What I did:
My Problem:
我的代码:
void getEulerAngles(Mat &rotCamerMatrix,Vec3d &eulerAngles)
{
Mat cameraMatrix,rotMatrix,transVect,rotMatrixX,rotMatrixY,rotMatrixZ;
double* _r = rotCamerMatrix.ptr<double>();
double projMatrix[12] = {_r[0],_r[1],_r[2],0,
_r[3],_r[4],_r[5],0,
_r[6],_r[7],_r[8],0};
decomposeProjectionMatrix( Mat(3,4,CV_64FC1,projMatrix),
cameraMatrix,
rotMatrix,
transVect,
rotMatrixX,
rotMatrixY,
rotMatrixZ,
eulerAngles);
}
int renderToMat(std::vector<full_object_detection>& dets, Mat& dst)
{
Scalar color;
std::vector<cv::Point2d> image_points;
std::vector<cv::Point3d> model_points;
string disp;
int sz = 3,l;
color = Scalar(0,255,0);
double p1,p2,p3,leftear,rightear,ear=0,yawn=0.00,yaw=0.00,pitch=0.00,roll=0.00;
l=dets.size();
//I am calculating only for one face.. so assuming l=1
for(unsigned long idx = 0; idx < l; idx++)
{
image_points.push_back(
Point2d(dets[idx].part(30).x(),dets[idx].part(30).x() ) );
image_points.push_back(Point2d(dets[idx].part(8).x(),dets[idx].part(8).x() ) );
image_points.push_back(Point2d(dets[idx].part(36).x(),dets[idx].part(36).x() ) );
image_points.push_back(Point2d(dets[idx].part(45).x(),dets[idx].part(45).x() ) );
image_points.push_back(Point2d(dets[idx].part(48).x(),dets[idx].part(48).x() ) );
image_points.push_back(Point2d(dets[idx].part(54).x(),dets[idx].part(54).x() ) );
}
double focal_length = dst.cols;
Point2d center = cv::Point2d(dst.cols/2.00,dst.rows/2.00);
cv::Mat camera_matrix = (cv::Mat_<double>(3.00,3.00) << focal_length, 0, center.x, 0, focal_length, center.y, 0,
0, 1);
cv::Mat dist_coeffs = cv::Mat::zeros(4,1,cv::DataType<double>::type);
cv::Mat rotation_vector; //s Rotation in axis-angle form
cv::Mat translation_vector;
cv::Mat rotCamerMatrix1;
if(l!=0)
{
model_points.push_back(cv::Point3d(0.0f, 0.0f, 0.0f));
model_points.push_back(cv::Point3d(0.0f, -330.0f, -65.0f));
model_points.push_back(cv::Point3d(-225.0f, 170.0f, -135.0f));
model_points.push_back(cv::Point3d(225.0f, 170.0f, -135.0f));
model_points.push_back(cv::Point3d(-150.0f, -150.0f, -125.0f));
model_points.push_back(cv::Point3d(150.0f, -150.0f, -125.0f));
cv::solvePnP(model_points, image_points, camera_matrix, dist_coeffs,rotation_vector, translation_vector);
Rodrigues(rotation_vector,rotCamerMatrix1);
Vec3d eulerAngles;
getEulerAngles(rotCamerMatrix1,eulerAngles);
yaw = eulerAngles[1];
pitch = eulerAngles[0];
roll = eulerAngles[2];
/*My problem begins here. I don't know how to set a threshold value for pitch so that I can say a value below or
above the pitch is a head nod!*/
}
return 0;
}
答案 0 :(得分:1)
首先,您必须了解3D环境中如何使用3个角度。基本上它们相对于原点旋转3D空间中的对象(原点可以根据上下文而改变),但是如何应用3个角度?
这个问题可以表达为:它们按顺序旋转对象。如果你应用偏航,那么俯仰然后滚动它可能会给你一个不同的物体方向,如果你以相反的顺序进行。话虽如此,您必须了解这些值代表什么,以了解如何处理它们。
现在,你问什么是一个好的门槛,这取决于它。什么?好吧,按照它们的应用顺序。例如,如果你首先以45度应用音高使其向下看,然后你应用180度的滚动,那么它就会向上看,所以定义一个阈值有点困难。
由于你有模型点,你可以创建一个3D旋转矩阵并将其应用于不同的俯仰角(其余角度将为0,因此这里的顺序不重要)并将其可视化并选择你考虑的是点头。这有点主观,所以你应该是这样做的。
现在,第二个问题。答案是,这取决于。这个时候呢?你可能会问。简单,你的系统是左撇子还是右撇子?在一个中,这意味着顺时针旋转,另一个逆时针旋转,负号改变方向。因此,在左手系统中,它将是顺时针方向,负号将是逆时针方向。右手系统将逆时针方向,负号将顺时针方向。
作为建议,您可以设置一个矢量(0,0,-1),假设您的z轴朝向后方。然后对其应用旋转并将其投影到平行于z轴的2D平面,这里采用矢量的尖端并查看此处的角度。这样你就可以确定你得到了什么。