opencv - 使用 OpenCV 最大化期望在人身上绘制椭圆

Question

我对如何实现我的目标有一些疑问。我有一个正在记录人物的外部摄像机，我想在每个人身上画一个椭圆。

现在我要做的是从框架中获取人物的特征点（我使用蒙版让他们只有人物的特征点），设置一个 EM 算法并用我的样本训练它（提取的特征点） . 聚类的数量是图像中人数的两倍（我在使用其他方法（例如使用码本进行像素计数）开始 EM 算法之前得到它）。

我的问题是

现在我正在做选项 b)（我不使用预测），因为我真的不知道如何使用预测。

如果我做了 a)，你能帮我解决这个问题，然后如何画椭圆吗？如果我做 b)，你能帮我为每个人画一个椭圆吗？因为正确知道我使用 cov、mean 等为同一个人得到了不同的椭圆（例如，一个用于手臂）。

我想要实现的是使用高斯模型的这篇论文：http: //ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=5580105&tag=1&url= http%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fxpls %2Fabs_all.jsp%3Farnumber%3D5580105%26tag%3D1

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如果要绘制边界框而不是椭圆，则可以使用函数 groupRectanlges 来合并不同的边界框。

但是，更重要的是 - 对于人员检测，您可以简单地使用 openCV 的人员检测器（基于 HOG）或带有人员模型的潜在 svm 检测器。

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无论如何，您都应该这样做 b)，否则您将尝试将关键点与第一帧中的集群（人）进行匹配。几秒钟后，这将无关紧要。

假设从帧到帧的变化不会是压倒性的似乎是合理的，因此重用帧 N-1 上的训练结果是在帧 N 上训练的好种子，可能比从头开始运行 EM 收敛得更快每一帧。

为了绘制椭圆，您可以从 python 绑定中的混合高斯示例中加以利用：

请注意，如果您使用对角协方差矩阵，您的椭圆将“直线”对齐，它们自己的轴与框架的 X 和 Y 轴对齐，您可以跳过椭圆角度的计算

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