使用 MATLAB 检测拥挤图像中的头部

Question

我目前正在使用 MATLAB 在"人群计数估计"中做一个项目。对于该项目，我需要在拥挤的图像（使用航空相机拍摄）中找到头部数量。我目前正在使用圆形霍夫变换来检测图像中的头部。

头部大小因海拔高度而异。因此，我以接受（image，Min_head_size，Max_head_size）作为参数的方式进行编码。头部大小将被视为圆的半径（圆形霍夫变换），并将检测该半径的圆。我已将阈值设置为（pi*radius）。

使用上述方法，我无法检测到所有头部。也有很多误报。我可以这样继续吗？有没有其他解决方案可以精确计算人头？

    function Crowd_counter(img,r1,r2)
    img1 = imread(img);                       %read the image
    img=im2bw(img1,graythresh(img1));         %convert into binary
    imgBW = edge(img);                        %'canny' edge detection
    count=0;
    FDetect = vision.CascadeObjectDetector;    %for face detection
    BB = step(FDetect,img1);                   %bounding box for face detect
    for i=r1:r2
        [ydetect,xdetect,Accumulator] = houghcircle(imgBW,i,(i*pi)); %circular hough
        y{count+1}=ydetect;                     %storing y co-ordinates
        x{count+1}=xdetect;                     %storing x co-ordinates
        count=count+1;
        i=i+1;
    end
    disp(count);
    figure;
    imshow(img1);                          %for visualizing detected heads
    hold on;
    crowd=0;
    for j=1:count
        crowd=crowd+length(x{j});          %for counting detected heads
        plot(x{j},y{j},'.','LineWidth',2,'Color','red');
        j=j+1;
    end
    disp('Number of heads:');
    disp(crowd);
    disp('Number of faces:');
    disp(size(BB,1));
    disp('Total');
    disp(crowd+size(BB,1));

输入图像

输出自 Crowd_counter（'51.jpg'，3，7）

Answer 1

嗯，

这似乎是一个不错的方法。我还没有尝试过这个，但从你的输出图像来看，似乎很多边缘都被错误地归类为头部。我的第一个想法是使用一个Hessian矩阵，就像HARRIS角探测器后续步骤中使用的矩阵可以帮助消除其中一些。这应该需要一些误报。我想弄清楚如何找到假阴性需要付出更多的努力。我想再次强调，我自己没有尝试过，只有当你觉得逻辑对你有意义时，我才会走这条路。