使用Open CV Python在Microsoft Kinect的Depth Image中划分区域

Question

我正在使用Microsoft Kinect Depth Stream进行手动分割。通过做一些阈值处理，我能够根据MS Kinect传感器提供的深度信息将身体与背景分开，现在我想要分割手部。任何建议如何分割手。下面是我的深度图像的屏幕截图。 我在Python中使用Open CV。要访问Kinect Sensor流，我使用的是Microsoft的PyKinect

Answer 1

您需要的是语义分段算法。随机决策森林给出了很棒的结果检查Haggag等人发表的工作。它建立在Shotton等人和Buys等人的工作之上。

如果你想使用深度学习，请检查Abubakr等人所做的工作。基础论文由Shotton等人发表。和Buys等人。 Shoton的作品是创立Kinect的作品。

[1] Shotton等人，＆＃34;单一深度图像的高效人体姿态估计，“IEEE模式分析和机器智能交易，2013年。

[2] Buys等，＆＃34;基于RGB-D的人体检测和姿态估计的自适应系统，“视觉传达和图像表示期刊”，2014年。

Haggag等人。和Abobakr等人。在这些论文的基础上，使用随机森林生成以下内容。

[3] Abobakr等人，＆＃34;使用随机决策森林的深度图像的无骨架坠落检测系统，＆＃34; IEEE Systems Journal，2018。

[4] Haggag等人，＆＃34;基于RGB-D的人体检测和姿势估计的自适应系统：结合附着的道具，＆＃34; IEEE国际系统，人与控制论会议（SMC），2016年。

[5] Haggag等人，＆＃34;四足动物的语义身体部位分割，＆＃34; IEEE国际系统，人与控制论会议（SMC），2016年。

为了更好的投票方案和随机树生成的标签图的名义标签/决策融合，请查看下面的论文。

[6] Hossny等人，＆＃34;标签图像与局部多数滤波器的决策融合，“电子快报，2017年。

然后，Abobakr等人将深度学习纳入其中。

[7] Abobakr等，＆＃34;使用深度卷积神经网络的身体关节回归，＆＃34; IEEE国际系统，人与控制论会议（SMC），2016年。

[8] Abobakr等人，＆＃34;使用深度卷积神经网络进行人体工程学研究的RGB-D人体姿势分析，＆＃34; 2017年IEEE系统，人与控制论（SMC）国际会议。

[9] Nahavandi等人，＆＃34;使用深度神经网络从深度图像估计无骨架体表面积，＆＃34; 2017年IEEE系统，人与控制论（SMC）国际会议。

Answer 2

您需要的是语义分段算法。随机决策森林给出了很棒的结果检查Haggag等人发表的工作。它建立在Shotton等人和Buys等人的工作之上。

如果您想使用深度学习，请检查Abubakr等人所做的工作。