В этом примере показано, как отследить поверхность человека и руку с помощью основанного на цвете метода сегментации.
Следующий рисунок показывает Цветную модель Сегментации в качестве примера:
Чтобы создать модель точного цвета для примера, много изображений, содержащих выборки цвета оболочки, были обработаны, чтобы вычислить среднее значение (m) и ковариация (C) цветовых каналов Cb и Cr. Используя эту цветовую модель, Цветная подсистема Классификатора Сегментации/Цвета классифицирует каждый пиксель или как кожу или как некожу путем вычисления квадрата расстояния Mahalanobis и сравнения его с порогом. Уравнение для расстояния Mahalanobis показывают ниже:
SquaredDistance (Cb, Cr) = (x-m) '*inv (C) * (x-m), где x = [Cb; Cr]
Результатом этого процесса является бинарное изображение, где пиксельные значения, равные 1, указывают на потенциальные местоположения цвета оболочки.
Цветная подсистема Сегментации/Фильтрации фильтрует и выполняет морфологические операции на каждом бинарном изображении, которое создает усовершенствованные бинарные изображения, показанные в окне Skin Region.
Цветная Сегментация/Область, Фильтрующая подсистему, использует блок Blob Analysis и Поверхность Извлечения и Ручную подсистему, чтобы определить местоположение поверхности и руки человека в каждом бинарном изображении. Подсистема Результатов/Марка Отображения Изображений использует эту информацию о местоположении, чтобы чертить ограничительные рамки вокруг этих областей.
