В этом примере показано, как автоматически обнаружить и отследить поверхность.
Обнаружение объектов и отслеживание важны во многих приложениях компьютерного зрения включая распознавание активности, автомобильную безопасность и наблюдение. В этом примере вы разработаете простую систему слежения поверхности путем деления проблемы отслеживания на три отдельных проблемы:
Обнаружьте поверхность, чтобы отследить
Идентифицируйте черты лица, чтобы отследить
Отследите поверхность
Прежде чем вы начнете отслеживать поверхность, необходимо сначала обнаружить ее. Используйте vision.CascadeObjectDetector
обнаружить местоположение поверхности в видеокадре. Каскадный детектор объектов использует алгоритм обнаружения Виолы - Джонса и обученную модель классификации для обнаружения. По умолчанию детектор сконфигурирован, чтобы обнаружить поверхности, но он может быть сконфигурирован для других типов объектов.
% Create a cascade detector object. faceDetector = vision.CascadeObjectDetector(); % Read a video frame and run the detector. videoFileReader = VideoReader('visionface.avi'); videoFrame = readFrame(videoFileReader); bbox = step(faceDetector, videoFrame); % Draw the returned bounding box around the detected face. videoOut = insertObjectAnnotation(videoFrame,'rectangle',bbox,'Face'); figure, imshow(videoOut), title('Detected face');
Можно использовать каскадный детектор объектов, чтобы отследить поверхность через последовательные видеокадры. Однако, когда наклоны поверхности или человек поворачивают голову, можно потерять отслеживание. Это ограничение происходит из-за типа обученной модели классификации, используемой для обнаружения. Чтобы избежать этой проблемы, и потому что выполнение обнаружения поверхности для каждого видеокадра в вычислительном отношении интенсивно, этот пример использует простую черту лица для отслеживания.
Если поверхность расположена в видео, следующий шаг должен идентифицировать функцию, которая поможет вам отследить поверхность. Например, можно использовать форму, структуру или цвет. Выберите признак, который уникален для объекта и остается инвариантным, даже когда объект перемещается.
В этом примере вы используете скинтон в качестве функции, чтобы отследить. Скинтон обеспечивает большой контраст между поверхностью и фоном и не изменяется, когда поверхность вращается или перемещается.
Получите информацию скинтона путем извлечения Оттенка из видеокадра, преобразованного в HSV-цветовое пространство.
[hueChannel,~,~] = rgb2hsv(videoFrame); % Display the Hue Channel data and draw the bounding box around the face. figure, imshow(hueChannel), title('Hue channel data'); rectangle('Position',bbox(1,:),'LineWidth',2,'EdgeColor',[1 1 0])
Со скинтоном, выбранным как функция, чтобы отследить, можно теперь использовать vision.HistogramBasedTracker
для отслеживания. Основанное на гистограмме средство отслеживания использует алгоритм CAMShift, который предусматривает возможность отследить объект с помощью гистограммы пиксельных значений. В этом примере пиксели канала Оттенка извлечены из области носа обнаруженной поверхности. Эти пиксели используются, чтобы инициализировать гистограмму для средства отслеживания. Пример отслеживает объект по последовательным видеокадрам с помощью этой гистограммы.
Обнаружьте нос в области поверхности. Нос обеспечивает более точную меру скинтона, потому что это не содержит фоновых пикселей.
noseDetector = vision.CascadeObjectDetector('Nose', 'UseROI', true); noseBBox = step(noseDetector, videoFrame, bbox(1,:)); % Create a tracker object. tracker = vision.HistogramBasedTracker; % Initialize the tracker histogram using the Hue channel pixels from the % nose. initializeObject(tracker, hueChannel, noseBBox(1,:)); % Create a video player object for displaying video frames. videoPlayer = vision.VideoPlayer; % Track the face over successive video frames until the video is finished. while hasFrame(videoFileReader) % Extract the next video frame videoFrame = readFrame(videoFileReader); % RGB -> HSV [hueChannel,~,~] = rgb2hsv(videoFrame); % Track using the Hue channel data bbox = step(tracker, hueChannel); % Insert a bounding box around the object being tracked videoOut = insertObjectAnnotation(videoFrame,'rectangle',bbox,'Face'); % Display the annotated video frame using the video player object step(videoPlayer, videoOut); end % Release resources release(videoPlayer);
В этом примере вы создали простую систему слежения поверхности, которая автоматически обнаруживает и отслеживает одну поверхность. Попытайтесь изменить входное видео и смотрите, можете ли вы отследить поверхность. Если вы замечаете плохие результаты отслеживания, проверяйте данные о канале Оттенка, чтобы видеть, существует ли достаточно контраста между областью поверхности и фоном.
[1] Г.Р. Брадский "Оперативная поверхность и объект, отслеживающий как компонент перцепционного пользовательского интерфейса", продолжения 4-го семинара IEEE по приложениям компьютерного зрения, 1998.
[2] Виола, Пол А. и Джонс, Майкл Дж. "Быстрое Обнаружение объектов с помощью Повышенного Каскада Простых Функций", IEEE CVPR, 2001.