如何在python中提取人体轮廓

2024-05-16 19:18:06 发布

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我有几个人类步态数据集。图片如下:

输入图像

我正在尝试移除背景,这样在得到的图像中只有人类,我试图从这个人身上提取轮廓。下面是我试图获得所需结果的代码:

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

image = cv2.imread("inputImage.jpg")
image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)
grayImage = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2GRAY)

ret, thresh = cv2.threshold(
                            grayImage,
                            120,
                            255,
                            cv2.THRESH_BINARY_INV)

plt.imshow(thresh, cmap="gray", vmin=0, vmax=255),plt.show()
"""
nlabels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(
                                                        thresh, 
                                                        None, 
                                                        None, 
                                                        None, 
                                                        8, 
                                                        cv2.CV_32S)

sizes = stats[1:, -1]
img2 = np.zeros((labels.shape), np.uint8)

for i in range(0, nlabels - 1):
    if sizes[i] >= 25:   #filter small dotted regions
        img2[labels == i + 1] = 255

thresh = cv2.bitwise_not(img2)
plt.imshow(thresh, cmap="gray", vmin=0, vmax=255),plt.show()
"""
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh,cv2.MORPH_OPEN,kernel, iterations = 2)

sure_bg = cv2.dilate(opening,kernel,iterations=20)
dist_transform = cv2.distanceTransform(opening,cv2.DIST_L2,5)
ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform,0.7*dist_transform.max(),255,0)
sure_fg = np.uint8(sure_fg)
unknown = cv2.subtract(sure_bg,sure_fg)

ret, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)
markers = markers+1
markers[unknown==255] = 0

markers = cv2.watershed(image,markers)
image[markers == -1] = [255,0,0]

bgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)
fgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)
rect = (10,10,665,344)
cv2.grabCut(image,markers,rect,bgdModel,fgdModel,50,cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
mask2 = np.where((markers==2)|(markers==0),0,1).astype('uint8')
image = image*mask2[:,:,np.newaxis]

plt.imshow(image, cmap="gray", vmin=0, vmax=255),plt.show()

通过减去以下内容得到的图像:

1)阈值:

输出图像1

2)捕鲸

输出图像2

问题就在这里。预期的结果图像应该是人的轮廓只有。什么我要做的是获得以下结果图像:

基本事实

另外,如果可能的话,我会在人类步态分类项目中使用结果,请指导我用一个通用的方法来做这件事,不仅在这个具体的情况下,也就是说,我有不同的人类步态数据集。最好的办法是什么。谢谢你的帮助。在


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