कैमशफ्ट + ओपनसीवी

Question

में फेस डिटेक्शन मैं वर्तमान में ओपनसीवी से दो उदाहरणों को जोड़ रहा हूं जो आपको अपना चेहरा और ट्रैक ऑब्जेक्ट का पता लगाने देता है। इसका उद्देश्य पहले चेहरे का पता लगाने और फिर इसे ट्रैक करना है।

मेरे वर्तमान कोड:

import numpy as np 
import cv2 
import cv2.cv as cv 
import video 
import math 

cascade = 0 
counter = 0 

class App(object): 
    def __init__(self, video_src): 
     self.cam = video.create_capture(video_src) 
     ret, self.frame = self.cam.read() 
     cv2.namedWindow('camshift') 

     self.selection = None 
     self.drag_start = None 
     self.tracking_state = 0 
     self.show_backproj = False 


    def show_hist(self): 
     bin_count = self.hist.shape[0] 
     bin_w = 24 
     img = np.zeros((256, bin_count*bin_w, 3), np.uint8) 
     for i in xrange(bin_count): 
      h = int(self.hist[i]) 
      cv2.rectangle(img, (i*bin_w+2, 255), ((i+1)*bin_w-2, 255-h), (int(180.0*i/bin_count), 255, 255), -1) 
     img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_HSV2BGR) 
     cv2.imshow('hist', img) 

    ''' 
    @param: img the image for the face detection 
    @param: cascade the cascade of the ViolaJones face detection 
    @return: rects, an array of the cornors of the detected face. [x1 y1 x2 y2] 
    ''' 
    def detect(self,img, cascade): 

     # Detect the faces 
     rects = cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.1, minNeighbors=3, minSize=(150, 150), flags = cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE) 

     # Check if any faces are detected 
     if len(rects) == 0: 

      # return empty array 
      return [] 
     else: 
      # Get the correct x and y values 
      rects[:,2:] += rects[:,:2] 

      # loop over the recs and shrink the width with 40% 
      for rec in rects: 
       rec[0] = rec[0] + int(math.floor(((rec[2] - rec[0])*0.4)/2)) 
       rec[2] = rec[2] - int(math.floor(((rec[2] - rec[0])*0.4)/2)) 

      return rects 

    def draw_rects(self,img, rects, color): 
     for x1, y1, x2, y2 in rects: 
      cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), color, 2) 


    def getFace(self,img): 
     gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
     gray = cv2.equalizeHist(gray) 

     rects = self.detect(gray, cascade) 
     self.rects = rects 
     img = self.draw_rects(img, rects, (0, 255, 0)) 

     if len(rects) != 0: 
      self.selection = rects[0][1], rects[0][0], rects[0][3], rects[0][2] 

     return rects 


    def run(self): 
     counter= 0 
     rects = None 
     while True: 
      counter +=1; 
      ret, self.frame = self.cam.read() 
      vis = self.frame.copy() 

      if counter % 150 == 0: 
       rects = self.getFace(vis); 

      hsv = cv2.cvtColor(self.frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) 

      mask = cv2.inRange(hsv, np.array((0., 60., 32.)), np.array((180., 255., 255.))) 
      if rects is not None: 
       self.draw_rects(vis, rects, (0, 255, 0)) 

      if self.selection: 
       print 'test0' 
       x0, y0, x1, y1 = self.selection 
       self.track_window = (x0, y0, x1-x0, y1-y0) 
       hsv_roi = hsv[x0:x1,y0:y1] 
       mask_roi = mask[x0:x1,y0:y1] 
       hist = cv2.calcHist([hsv_roi], [0], mask_roi, [16], [0, 180]) 
       cv2.normalize(hist, hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX); 
       self.hist = hist.reshape(-1) 
       self.show_hist() 

       vis_roi = vis[x0:x1,y0:y1] 
       cv2.bitwise_not(vis_roi, vis_roi) 
       vis[mask == 0] = 0 
       self.tracking_state = 1 
       self.selection = None 



      if self.tracking_state == 1: 
       self.selection = None 
       prob = cv2.calcBackProject([hsv], [0], self.hist, [0, 180], 1) 
       prob &= mask 
       term_crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1) 
       track_box, self.track_window = cv2.CamShift(prob, self.track_window, term_crit) 

       if self.show_backproj: 
        vis[:] = prob[...,np.newaxis] 
       try: cv2.ellipse(vis, track_box, (0, 0, 255), 2) 
       except: print track_box 
      cv2.imshow('camshift', vis) 


      ch = 0xFF & cv2.waitKey(5) 
      if ch == 27: 
       break 
      if ch == ord('b'): 
       self.show_backproj = not self.show_backproj 
     cv2.destroyAllWindows() 


if __name__ == '__main__': 
    import sys, getopt 

    args, video_src = getopt.getopt(sys.argv[1:], '', ['cascade=', 'nested-cascade=']) 
    try: video_src = video_src[0] 
    except: video_src = 0 
    args = dict(args) 
    cascade_fn = args.get('--cascade', "haarcascade_frontalface_alt.xml") 
    cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_fn) 

    App(video_src).run() 

वर्तमान में मैं दिखाने जहां चेहरे शुरू में (एक हरे रंग की आयत में) था और क्या (एक लाल अंडाकार में) पल पर की जाती है। मैं चेहरे का पता लगाने में सक्षम हूं, लेकिन चेहरा ट्रैकर मेरे चेहरे को छोड़कर अन्य सभी सामानों को ट्रैक करता रहता है (हमेशा एक या दो कंधों पर)। मुझे संदेह था कि निर्देशांक के साथ इसका कुछ संबंध था, लेकिन मैंने उन्हें चेक किया है और वे ठीक लगते हैं (mask_roi, hsv_roi, vis_roi)। एक उदाहरण:

क्या कोई मेरी गलती को इंगित कर सकता है?

Answer 1

मैं आपका कोड चलाने में असमर्थ था (वीडियो नामक कोई मॉड्यूल नहीं)। मैं OpenCV 2.4.4 का उपयोग कर रहा है और आपकी समस्या का समाधान मेरी इस प्रकार है:

1. सुनिश्चित करें कि आपके चेहरे को ठीक से जलाया जाता है बनाओ
2. खेलने (कोई छाया, उज्ज्वल प्राकृतिक त्वचा का रंग, गहरे रंग की पृष्ठभूमि एक बहुत मदद करता है) mask = cv2.inRange(hsv, np.array((0., 60., 32.)), np.array((180., 255., 255.))) में मान के साथ। मैं उन का उपयोग कर रहा: np.array((0., 51., 89.)), np.array((17., 140., 255.))

युक्ति:

तुम सिर्फ अपने मुखौटे के लिए एक खिड़की बना सकता है तो आप देख सकते हैं कि यह कैसे काम करता है अच्छी तरह से

के बाद: cv2.namedWindow('camshift') डाल cv2.namedWindow('mask')

और उसके बाद: mask = cv2.inRange...cv2.imshow('mask', mask) या mask_roi डाल दें।