人体轮廓 opencv

人体轮廓检测是图像处理和计算机视觉领域中一个很重要的任务，而OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，可以提供这个功能。

在OpenCV中，可以利用一系列算法实现人体轮廓检测。首先，可以使用图像分割算法将人体从背景中分离出来。然后，可以使用形态学变换和连通区域分析等技术进一步减少噪音和提取人体的轮廓。

另外，OpenCV库中也提供了一些已经训练好的神经网络模型，如Mask R-CNN和YOLO等，可以直接用来实现人体轮廓检测任务。

人体轮廓检测在许多应用中都有重要的作用，如人体姿势识别、人脸识别、行为分析等。在安防、医疗、娱乐等领域都有广泛应用。

虽然OpenCV已经为我们提供了很多方便的工具，但人体轮廓检测仍然是一个不断发展的领域，需要我们不断地深入学习和研究，希望未来有更好的算法和技术可以实现更精确和高效的人体轮廓检测。

相关问题

opencv for unity 人的轮廓检测

要在Unity中进行人的轮廓检测，可以使用OpenCV for Unity插件。以下是一些基本步骤：

1. 下载并导入OpenCV for Unity插件到Unity项目中。

2. 导入图像或视频数据。

3. 创建一个OpenCV for Unity的Mat对象，将图像数据存储在其中。

4. 调用OpenCV的人体轮廓检测函数（例如findContours()函数）进行轮廓检测。

5. 将检测到的轮廓绘制在原图像上。

以下是一些示例代码，用于在Unity中检测人的轮廓：

using UnityEngine;
using OpenCVForUnity.CoreModule;
using OpenCVForUnity.ImgprocModule;
using OpenCVForUnity.UnityUtils;

public class ContourDetection : MonoBehaviour
{
    public Texture2D inputTexture; // 输入图片

    private Mat inputMat; // 输入Mat对象

    void Start()
    {
        // 创建Mat对象并将图像数据存储在其中
        inputMat = new Mat(inputTexture.height, inputTexture.width, CvType.CV_8UC4);
        Utils.texture2DToMat(inputTexture, inputMat);

        // 将图像转换为灰度图像
        Mat grayMat = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(inputMat, grayMat, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY);

        // 二值化处理
        Mat binaryMat = new Mat();
        Imgproc.threshold(grayMat, binaryMat, 0, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);

        // 轮廓检测
        List<MatOfPoint> contours = new List<MatOfPoint>();
        Mat hierarchy = new Mat();
        Imgproc.findContours(binaryMat, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

        // 在原图像上绘制轮廓
        Imgproc.drawContours(inputMat, contours, -1, new Scalar(0, 255, 0), 2);

        // 将结果显示在屏幕上
        Texture2D outputTexture = new Texture2D(inputMat.cols(), inputMat.rows(), TextureFormat.RGBA32, false);
        Utils.matToTexture2D(inputMat, outputTexture);
        GetComponent<Renderer>().material.mainTexture = outputTexture;
    }
}

以上代码演示了如何在Unity中进行人的轮廓检测。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行更多的调整和优化。

用C++使用opencv生成一个能框出图片中人体轮廓的程序

以下是使用C和OpenCV库生成能框出图片中人体轮廓的程序。该程序基于霍夫变换和二值化技术进行图像处理。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <opencv/cv.h>
#include <opencv/highgui.h>

int main(int argc, char** argv) {

  if (argc != 2) {
    printf("Usage: program <input_image>\n");
    exit(1);
  }

  IplImage* input_image = cvLoadImage(argv[1], 1); // 加载输入图像
  if (!input_image) {
    printf("Error: failed to load image %s!\n", argv[1]);
    exit(1);
  }

  IplImage* gray_image = cvCreateImage(cvGetSize(input_image), IPL_DEPTH_8U, 1); // 创建灰度图像
  cvCvtColor(input_image, gray_image, CV_BGR2GRAY); // 转换为灰度图像

  cvSmooth(gray_image, gray_image, CV_GAUSSIAN, 5, 5); // 平滑处理

  IplImage* edges_image = cvCreateImage(cvGetSize(input_image), IPL_DEPTH_8U, 1); // 创建边缘图像
  cvCanny(gray_image, edges_image, 100, 200, 3); // 边缘检测

  CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0); // 创建内存存储

  CvSeq* contours = 0;
  int num_contours = cvFindContours(edges_image, storage, &contours, sizeof(CvContour), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0, 0)); // 查找轮廓

  IplImage* output_image = cvCreateImage(cvGetSize(input_image), IPL_DEPTH_8U, 3); // 创建输出图像
  cvZero(output_image); // 将图像置为黑色

  CvSeq* contour;
  for (contour = contours; contour != 0; contour = contour->h_next) {

    CvRect rect = cvBoundingRect(contour, 0); // 计算轮廓的边界框

    double area = fabs(cvContourArea(contour, CV_WHOLE_SEQ)); // 计算轮廓的面积
    double length = cvContourPerimeter(contour); // 计算轮廓的周长

    if (area > 500 && length > 100) { // 根据面积和周长过滤轮廓

      cvDrawContours(output_image, contour, CV_RGB(255, 0, 0), CV_RGB(0, 255, 0), 0, CV_FILLED, 8, cvPoint(0,0)); // 绘制轮廓
      cvRectangle(output_image, cvPoint(rect.x, rect.y), cvPoint(rect.x+rect.width, rect.y+rect.height), CV_RGB(0, 0, 255), 2, 8, 0); // 绘制边界框

    }

  }

  cvNamedWindow("input_image", CV_WINDOW_AUTOSIZE); // 创建输入图像窗口
  cvShowImage("input_image", input_image); // 显示输入图像

  cvNamedWindow("output_image", CV_WINDOW_AUTOSIZE); // 创建输出图像窗口
  cvShowImage("output_image", output_image); // 显示输出图像

  cvWaitKey(0); // 等待按键

  cvReleaseImage(&input_image); // 释放输入图像
  cvReleaseImage(&gray_image); // 释放灰度图像
  cvReleaseImage(&edges_image); // 释放边缘图像
  cvReleaseImage(&output_image); // 释放输出图像

  cvDestroyAllWindows(); // 销毁所有窗口

  return 0;

}