我已经开始使用 OpenCV 来检测不同的 body 部位(手、 ARM 、脸等)，并取得了相当大的成功。
实现此目的的第一个也是最明显的方法是使用 Haar 或 LBP 级联分类器，但我想知道还有哪些其他选择。
我见过使用 HSV 图像检测颜色范围内像素的皮肤检测示例。但这无助于确定哪个位是哪个位!我还实现了一个 MOG2 背景减法，它可以帮助隔离一个移动的物体，但这只有在所需的物体是唯一一个移动的物体时才有效。
我使用凸包和缺陷勾勒出手和 ARM 的轮廓，但无法区分两者。是否有执行此操作的标准方法，或者是使用级联分类器的唯一可靠方法？
最佳答案
你可以试试HoG descriptors它于 2006 年开发。 它们对面部和行人非常有效。它们对单个 body 部位的效果不太好(仍然比 haar 特征好)。 在深度学习出现之前，它们被认为是最先进的。 (我认为是 2012 年左右)
本paper中描述的系统展示时赢得了多项比赛。
Hog 在 OpenCV 中实现，但 DLib实现效果更好。
另见 this获取有关计算机视觉的大量有用信息。
关于c++ - 使用 OpenCV 进行对象检测和隔离，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34344825/