В этом примере показано, как отслеживать лицо и руку человека с помощью основанного на цвете метода сегментации.
Следующий рисунок показывает модель примера сегментации цвета:
Чтобы создать точную модель цвета для примера, многие изображения, содержащие выборки цвета кожи, были обработаны для вычисления среднего значения (m) и ковариации (C) Cb и Cr цветовых каналов. Используя эту модель цвета, подсистема Color Segmentation/Color Classifier классифицирует каждый пиксель как кожу или нескину, вычисляя квадрат расстояния Махаланобиса и сравнивая его с порогом. Уравнение для расстояния Махаланобиса показано ниже:
Квадратное расстояние (Cb, Cr) = (x-m) '* inv (C) * (x-m), где x = [Cb; Cr]
Результатом этого процесса является бинарное изображение, где пиксельные значения, равные 1, указывают потенциальные местоположения цвета кожи.
Подсистема сегментации/фильтрации цветов фильтрует и выполняет морфологические операции над каждым бинарным изображением, которое создает уточненные бинарные изображения, показанные в окне Область.
Подсистема сегментации цвета/фильтрации области использует блок Blob-анализа и подсистему извлечения лица и руки, чтобы определить местоположение лица и руки человека в каждом бинарном изображении. Подсистема Display Results/Mark Image использует эту информацию о местоположении для построения ограничивающих рамок вокруг этих областей.
