OpenCV 3 Python - 부분적인 인간 탐지?

Question

안녕하세요 모두 저는 OpenCV를 사용하여 Python을 사용하는 사람 감지 프로그램을 만들고 있습니다. 나는 this very good example을 보았고 나는 가지고 있던 견본에 그것을 달렸다. 사람들이 직면하고있는 곳을 불문하고 사람들을 감지 할 수 있으며, 또한 뚜렷한 중첩 감지는 물론 흐린 동작을 가지고 있습니다. 나는 내가 가진 일부 이미지 (주로 무릎까지, 허리, 사람의 가슴까지 사진)에 실행되었을 때

그러나, 나는 소프트웨어가 확실히 사람을 감지하지 않는 것을 발견.

당신은 photos from this link 얻을 수 있습니다. 다음 코드는 제가 사용하고있는 코드입니다 :

# import the necessary packages 
    from __future__ import print_function 
    from imutils.object_detection import non_max_suppression 
    from imutils import paths 
    import numpy as np 
    import argparse 
    import imutils 
    import cv2 

    ap = argparse.ArgumentParser() 
    ap.add_argument("-i", "--images", required=True, help="path to images directory") 
    args = vars(ap.parse_args()) 

    # initialize the HOG descriptor/person detector 
    hog = cv2.HOGDescriptor() 
    hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) 

    # loop over the image paths 
    imagePaths = list(paths.list_images(args["images"])) 
    for imagePath in imagePaths: 
      # load the image and resize it to (1) reduce detection time 
      # and (2) improve detection accuracy 
      image = cv2.imread(imagePath) 
      image = imutils.resize(image, width=min(400, image.shape[1])) 
      orig = image.copy() 

      # detect people in the image 
      (rects, weights) = hog.detectMultiScale(image, winStride=(4, 4), 
        padding=(8, 8), scale=1.05) 

      # draw the original bounding boxes 
      for (x, y, w, h) in rects: 
        cv2.rectangle(orig, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) 

      # apply non-maxima suppression to the bounding boxes using a 
      # fairly large overlap threshold to try to maintain overlapping 
      # boxes that are still people 
      rects = np.array([[x, y, x + w, y + h] for (x, y, w, h) in rects]) 
      pick = non_max_suppression(rects, probs=None, overlapThresh=0.65) 

      # draw the final bounding boxes 
      for (xA, yA, xB, yB) in pick: 
        cv2.rectangle(image, (xA, yA), (xB, yB), (0, 255, 0), 2) 

      # show some information on the number of bounding boxes 
      filename = imagePath[imagePath.rfind("/") + 1:] 
      print("[INFO] {}: {} original boxes, {} after suppression".format(
        filename, len(rects), len(pick))) 

      # show the output images 
      cv2.imshow("Before NMS", orig) 
      cv2.imshow("After NMS", image) 
      cv2.waitKey(0) 

매우 간단합니다. 그것은 이미지를 거쳐 그 안에있는 사람들을 찾은 다음 경계 사각형을 그립니다. 직사각형이 겹쳐 있으면 오탐 (false positive)을 방지하고 한 명으로 1 명 이상을 탐지하기 위해 함께 결합됩니다. 제가 위에서 언급 한 바와 같이

그러나 코드는 자신의 발 부분이없는 경우 사람을 인식하지 못합니다.

을 OpenCV는 자신의 신체의 일부있을 수 있습니다 사람들이 인식 할 수있는 방법이 있나요 비디오에 존재하는 (최대 허리를 무릎까지이 가슴까지)? 내 유스 케이스 시나리오에서는 팔과 다리를 찾는 것이 중요하지 않다고 생각합니다. 몸통과 머리가있는 한 볼 수 있어야합니다.

모든 리드가 매우 감사하겠습니다.

Answer 1

나는 하얼 어퍼 캐스케이드를 발견했습니다. 비록 항상 작동하지는 않을지라도 (나는 이것에 관해 새로운 질문을 올릴 것이다), 그것은 좋은 출발이다.

여기에 코드입니다 :

import numpy as np 
import cv2 

img = cv2.imread('path/to/img.jpg',0) 

upperBody_cascade = cv2.CascadeClassifier('../path/to/haarcascade_upperbody.xml')  

arrUpperBody = upperBody_cascade.detectMultiScale(img) 
if arrUpperBody !=(): 
     for (x,y,w,h) in arrUpperBody: 
      cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) 
     print 'body found' 

cv2.imshow('image',img) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 

그러나 내가 pyimagesearch 떨어져 해제 솔루션만큼 세련 아니다.