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我正在尝试编写代码来跟踪手。我正在使用凸面缺陷函数来查找手指，但由于某种原因，最后一个缺陷似乎总是存在问题。

这是我正在谈论的图片（对不起，我是论坛的新手，所以不能发布图片）

青色线是轮廓，黄色线是船体点，红色线是缺陷点。如您所见，最后一个缺陷点从轮廓的错误一侧检测到缺陷。

这是我的代码：

#include "opencv2\opencv.hpp"

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    VideoCapture cap(0);
    Mat src, gray, background, binary, diff;
    cap >> background;
    cvtColor(background, background, CV_BGR2GRAY);
    vector<vector<Point>> contours;
    vector < vector<int>> hullI = vector<vector<int>>(1);
    vector < vector<Point>> hullP = vector<vector<Point>>(1);
    vector<Vec4i> defects;
    while (waitKey(30)!='q') {
        cap >> src;
        cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);
        blur(gray, gray, Size(3, 3));
        absdiff(gray, background, diff);
        threshold(diff, binary, 15, 255, THRESH_BINARY);
        erode(binary, binary, Mat(Size(5, 5), CV_8U));

        imshow("binary", binary);

        findContours(binary, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
        if (!contours.empty()) {
            sort(contours.begin(), contours.end(), [](vector<Point> a, vector<Point> b) { return a.size() > b.size(); });
            drawContours(src, contours, 0, Scalar(255, 255, 0));

            convexHull(contours[0], hullI[0]);
            convexHull(contours[0], hullP[0]);
            drawContours(src, hullP, 0, Scalar(0, 255, 255));

            if (hullI[0].size() > 2) {
                convexityDefects(contours[0], hullI[0], defects);

                for (Vec4i defect : defects) {
                    line(src, contours[0][defect[0]], contours[0][defect[2]], Scalar(0, 0, 255));
                    line(src, contours[0][defect[1]], contours[0][defect[2]], Scalar(0, 0, 255));
                }
            }
        }
        imshow("src", src);
        char key = waitKey(30);
        if (key == 'q')break;
        else if (key == 'p') waitKey();
        else if (key == 'b') {
            cap >> background;
            cvtColor(background, background, CV_BGR2GRAY);
        }
    }
}

我已经通过实验证实，这总是缺陷向量中的最后一个缺陷也会发生。这是opencv中的错误还是我做错了什么？

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2 回答 2

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我使用下图（OpenCV 版本为 3.2）测试了您的代码（稍作修改）。

正如您在结果图像上看到的那样，它按预期工作。可能您正在使用旧版本的 OpenCV 并得到一个错误的结果。（我认为这是最近修复的错误）

在此处输入图像描述

在此处输入图像描述

#include "opencv2\opencv.hpp"

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    //VideoCapture cap(0);
    Mat src, gray, background, binary, diff;
    //cap >> background;
    //cvtColor(background, background, CV_BGR2GRAY);
    vector<vector<Point> > contours;
    vector < vector<int> > hullI = vector<vector<int> >(1);
    vector < vector<Point> > hullP = vector<vector<Point> >(1);
    vector<Vec4i> defects;
        src = imread("hand.png");
        cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);
        blur(gray, gray, Size(3, 3));
        threshold(gray, binary, 150, 255, THRESH_BINARY_INV);
        //erode(binary, binary, Mat(Size(5, 5), CV_8U));
        imshow("binary", binary);
        findContours(binary, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
        if (!contours.empty()) {
            sort(contours.begin(), contours.end(), [](vector<Point> a, vector<Point> b) { return a.size() > b.size(); });
            drawContours(src, contours, 0, Scalar(255, 255, 0));

            convexHull(contours[0], hullI[0]);
            convexHull(contours[0], hullP[0]);
            drawContours(src, hullP, 0, Scalar(0, 255, 255));

            if (hullI[0].size() > 2) {
                convexityDefects(contours[0], hullI[0], defects);

                for (Vec4i defect : defects) {
                    line(src, contours[0][defect[0]], contours[0][defect[2]], Scalar(0, 0, 255));
                    line(src, contours[0][defect[1]], contours[0][defect[2]], Scalar(0, 0, 255));
                }
            }
        }
        imshow("result", src);
        char key = waitKey(0);
        return 0;
    }
于 2017-02-02T00:29:06.857 回答
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我有一个解决方案，它涉及使用 OpenCV 检测皮肤。我使用 实现了它python，您可以轻松地将其转换为 C++。

我使用以下方法获得了您上传的图像的 HSV 值：

hsv_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

这是人体皮肤 HSV 值的范围：

l = np.array([0, 48, 80], dtype = "uint8")
u = np.array([20, 255, 255], dtype = "uint8")

skin_img = cv2.inRange(hsv_img, l, u)
cv2.imshow("Hand", skin_img)

然后我进行了形态扩张并获得了以下结果：

在此处输入图像描述

您现在可以应用轮廓外壳并找到凸面缺陷。

于 2017-02-03T16:57:12.860 回答