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

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;

}

用C++使用opencv4.7.0生成一个能框出图片中人体轮廓的程序

首先需要安装OpenCV 4.7.0版本及以上，并包含相关的头文件和库文件。

以下是一个示例代码，实现了使用背景减除法和形态学处理，检测出图片中的人体轮廓，并用矩形框标注出来：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
 
using namespace cv;
using namespace std;
 
int main(int argc, char** argv)
{
    // Read image
    Mat img = imread("test.jpg");
    if (img.empty())
    {
        cout << "Could not read the image" << endl;
        return -1;
    }
 
    // Create a background model
    Ptr<BackgroundSubtractor> pBackSub;
    pBackSub = createBackgroundSubtractorKNN();
 
    // Apply background subtraction
    Mat fgMask;
    pBackSub->apply(img, fgMask, 0.01); // Set learning rate
 
    // Apply morphological opening to remove noise
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(5, 5));
    morphologyEx(fgMask, fgMask, MORPH_OPEN, kernel);
 
    // Find contours
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(fgMask, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
 
    // Draw bounding boxes around contours
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        Rect rect = boundingRect(contours[i]);
        rectangle(img, rect, Scalar(0, 255, 0), 2);
    }
 
    // Display result
    imshow("Result", img);
    waitKey(0);
 
    return 0;
}

该代码首先使用KNN背景减除器在输入图像上应用背景消除。然后，通过形态学开运算来移除噪声。接着，通过对象轮廓检测函数 `findContours()` 找到输入图像中的轮廓列表。最后，将每个轮廓放在矩形框中将其在输入图像上显示出来。

需要注意的是，该代码只能检测到人体的轮廓，如果有其他物体也会被检测出来。此外，该代码使用的背景减除算法是KNN背景减除器，而可能还有其他更好的算法可以使用。您可以根据需求和实际情况选择和修改代码。