考虑到噪音,在游泳池中为游泳者创造对比的最有效方法

Question

我想计算一个池中的人数,用于统计用法.我将对位于游泳池天花板上的安全摄像头生成的图像使用人工智能和图像处理.相机是静态的,因此没有旋转轴.

对于图像处理步骤,我想专注于游泳,并尝试删除池的其余部分.我需要背景和游泳运动员之间的良好对比.

的问题是,照相机的输出图像有很多的"噪声",如阳光,光线,黑线在水的底部,空气中的标志和电缆sparation走廊.

以下是图像外观的示例.真正的图像只会是更好的质量,因为这个例子是使用我的手机输出的图像拍摄.

捕获图像

因为相机不移动,我可以获得具有相同背景的其他图像(除了阳光),也许我可以利用图像上的差异来提取游泳者？

我正在寻找任何想法/过滤器/参考.

Answer 1

我的建议是将图像分析到 HSV 空间。信息 H（色调）对应于颜色。S（饱和度）是颜色的纯度。

如果您使用 matlab，请使用 opencv 中的函数 rgb2hsv()，然后使用 cvCvtColor() 来转换颜色空间。

这是我对你的图像所做的一个小实验。我已将图像转换为 HSV 空间。我已经发布了它的假彩色图。现在，您可以做的就是对 k 均值之类的东西进行聚类来识别人员。在此输入图像描述

在 Octave/Matlab 中重新生成它的确切命令是：

>> im = imread( '9Nd5s.png' );
>> hsv = rgb2hsv( im );
>> imagesc( hsv(:,:,1) ), colormap( hot )

希望这对您有帮助，如果您需要更多帮助，请告诉我。你的问题似乎很有趣。