使用序列 ID 进行人脸跟踪

Question

我需要用序列ID进行面部跟踪。示例：约翰将是第一张有ID=1的脸，马克将是第二张有ID=2出现的脸，如果约翰消失并再次出现在视频中将被ID=3。我认为这很简单，但我无法让这样的事情起作用。

我有这个代码来面对识别：

import cv2
import sys
cascPath = sys.argv[1]
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)
video_capture = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = video_capture.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = faceCascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor=1.1,
        minNeighbors=5,
        minSize=(30, 30),
        flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
    )
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('Video', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

但我不知道如何生成这些 ID。

Answer 1

要将 ID 分配给人脸，您需要在视频的每个连续帧中跟踪它们。伪代码如下所示。

1. 识别视频帧中的所有人脸（您已经在执行此操作）。
2. faces中的每个元素分配一个 ID，并将其存储为 prev_faces 。
3. 在下一帧中，如果prev_faces[i]与faces[j]重叠，那么乔恩还在画面中！
4. 如果prev_faces[i]不与faces中的任何元素重叠，则乔恩出局。
5. 如果faces[i]不与prev_faces中的任何元素重叠，那么我们有一个新的访问者。递增 ID 号并将其分配给新面。

faces中的多个元素可能与prev_faces中的多个元素重叠。在这种情况下，您可以提取和存储人脸的某些特征，并在此基础上进行比较。

我希望听起来清楚！