基于MATLAB的人体姿态的检测课程设计

山东建筑大学信电学院课程设计说明书PAGEPAGE5基于视频的人体姿态检测设计目的和要求1.根据已知要求分析视频监控中行人站立和躺卧姿态检测的处理流程，确定视频监中行人的检测设计的方法，画出流程图，编写实现程序，并进行调试，录制实验视频，验证检测方法的有效性，完成系统软件设计。2.基本教学要求：每人一台计算机，计算安装matlab、visio等软件。设计原理2.1图像分割中运动的运用（运动目标检测）首先利用统计的方法得到背景模型，并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化和场景本身的变化，用形态学方法和检测连通域面积进行后处理，消除噪声和背景扰动带来的影响，在HSV色度空间下检测阴影，得到准确的运动目标。噪声的影响，会使检测结果中出现一些本身背景的区域像素点被检测成运动区域，也可能是运动目标内的部分区域被漏检。另外，背景的扰动，如树枝、树叶的轻微摇动，会使这部分也被误判断为运动目标，为了消除这些影响，首先对上一步的检测结果用形态学的方法进行处理，在找出经过形态学处理的后的连通域，计算每个连通域中的面积，对于面积小于一定值的区域，将其抛弃，不看做是前景运动目标。bwlabel函数用法：L=bwlabel(BW,n)[L,num]=bwlabel(BW,n)，这里num返回的就是BW中连通区域的个数。返回一个和BW大小相同的L矩阵，包含了标记了BW中每个连通区域的类别标签，这些标签的值为1、2、num（连通区域的个数）。n的值为4或8，表示是按4连通寻找区域，还是8连通寻找，默认为8。四连通或八连通是图像处理里的基本感念：8连通，是说一个像素，如果和其他像素在上、下、左、右、左上角、左下角、右上角或右下角连接着，则认为他们是联通的；4连通是指，如果像素的位置在其他像素相邻的上、下、左或右，则认为他们是连接着的，连通的，在左上角、左下角、右上角或右下角连接，则不认为他们连通。2.3regionprops统计被标记的区域的面积分布，显示区域总数函数regionprops语法规则为：STATS=regionprops(L,properties)该函数用来测量标注矩阵L中每一个标注区域的一系列属性。L中不同的正整数元素对应不同的区域，例如：L中等于整数1的元素对应区域1；L中等于整数2的元素对应区域2；以此类推。返回值STATS是一个长度为max(L(:))的结构数组，结构数组的相应域定义了每一个区域相应属性下的度量。Properties可以是由逗号分割的字符串列表、包含字符串的单元数组、单个字符串'all'或者'basic'。如果properties等于字符串'all'，则表4.1中的度量数据都将被计算；如果properties等于字符串'basic'，则属性：'Area'，'Centroid'和'BoundingBox'将被计算。'Area'——

图像各个区域中像素总个数

'BoundingBox'——

包含相应区域的最小矩形'Orientation'与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴与x轴的交角（度）设计内容3.1理论依据3.1.1应用背景随着监控系统到位，以帮助人们甚至完成监控任务。可以减少人力和财力的投入，由于就业监视人员进行。另外，如果长时间不运动图像信息记录，保存几下，就失去了意义和视频监控系统的存储资源浪费存储空间。因此，传统的监视系统浪费了大量的人力，并有可能引起报警，性能差的实时监控的泄漏。监控等实时行为分析系统来识别人体，不仅可以替代监控人员的工作的一部分，提高监测系统的自动化水平，同时也提高监视存储的效率，还有一个广泛的应用，并在视频监视系统的潜在经济价值之前。由于人的行为具有自由的伟大程度，因为身体宽松长裙不同程度和它的外貌和从图像捕获设备位置不同距离的表现风格将是一个很大的分歧，这是人的行为分析，找出了一定的难度。但是，人类行为的实时分析，智能监控系统，以确定关键技术及其广阔的前景药，安全性，虚拟现实，军事和潜在的经济价值，国内外研究机构和学者越来越多的关注，并在许多全球领先的刊物和会议专题讨论。美国和欧洲都进行了一些相关的研究项目。3.1.2首先利用统计的方法得到背景模型，并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化和场景本身的变化，用形态学方法和检测连通域面积进行后处理，消除噪声和背景扰动本段bwlabel函数是对连通域进行标号，标完号后利用“Area”属性的参数找到面积最大的连通域，这个连通域即为视频中的人。3.3.3or=[img_reg.Orientation];函数regionprops语法规则为：STATS=regionprops(L,properties)该函数用来测量标注矩阵L中每一个标注区域的一系列属性。L中不同的正整数元素对应不同的区域，例如：L中等于整数1的元素对应区域1；L中等于整数2的元素对应区域2；以此类推。返回值STATS是一个长度为max(L(:))的结构数组，结构数组的相应域定义了每一个区域相应属性下的度量。Properties可以是由逗号分割的字符串列表、包含字符串的单元数组、单个字符串'all'或者'basic'。如果properties等于字符串'all'，则表4.1中的度量数据都将被计算；如果properties等于字符串'basic'，则属性：'Area'，'Centroid'和'BoundingBox'将被计算。bo=cat(1,img_reg.BoundingBox);cat：用来联结数组用法：C=cat(dim,A,B)

按dim来联结A和B两个数组。

C=cat(dim,A1,A2,A3,...)

按dim联结所有输入的数组。Boundingbox用来表示包含相应区域的最小矩形，它有四个参数分别为[x,y,width,height]。根据regionprops函数的boundingbox和orientation的参数，我们可以获得每一帧的图像的长宽比和方向角的参数。然后跟据这些数据来判断人体站立和躺卧来设置长宽比和方向角的范围，通过多次比对与测试，我认为站立的方向角从81～89，躺卧的方向角从-3～6，站立的长宽比从1.7～3躺卧的长宽比0.2~0.5是比较合适的。if(or_m(n)>ori_low)&&(or_m(n)<ori_high)title(strcat('躺卧，NO.',int2str(n)));elseif(or_m(n)>ors_low)&&(or_m(n)<ors_high)title(strcat('站立,NO.',int2str(n)));elseiftitle(strcat('其他,NO.',int2str(n)));endifratio(n)<bo_t1&&ratio(n)>bo_t2title(strcat('躺卧,NO.',int2str(n)));elseifratio(n)>bo_z1&&ratio(n)<bo_z2title(strcat('站立,NO.',int2str(n)));elseiftitle(strcat('其他,NO.',int2str(n)));end本程序采用循环语句来判断图像每一帧的人体姿态，根据该帧图像的参数判断该参数处在哪一个的范围内，就可以在图像上方显示此时人体正处于的姿态，从而达到预期的效果，下面的图片就是采用统一的参考视频根据所编的程序进行人体检测后所得到的结果。在输出的图像中可以看到人体在站立时，视频的上方会出现“站立”的文字，如下图3.3.3—图3.3.3—1在躺卧时，视频的上方会出现“躺卧”的文字，如下图3.3—2所示图3.3—2对躺卧姿势的判断在不是站立和躺卧时，视频的上方会出现“其他”的文字，如下图3.3—3所示图3.3.3—3.4程序调试对编写的软件程序，以测试视频为例进行调试，根据结果，再使用另一个视频进行测试，并完善程序功能。新视频中检测人体站立姿态的检测结果，如图3.4-1所示图3.4-1对站立姿势的判断新视频中检测人体躺卧姿态的检测结果，如图3.4-2所示图3.4-2对躺卧姿势的判断新视频中检测人体其它姿态的检测结果，如图3.4-3所示图3.4-3对其他姿势的的判断通过比对，新视频的结果基本上达到了预期的效果，说明本次设计的程序可以实现对人体姿态的站姿与躺卧姿态的检测。结论与致谢本次课程设计是通过matlab编程以实现对视频中人体站姿与躺卧两种姿态的检测，它的应用在实际生活中有很大的意义与价值。通过这次课程设计，我摆脱了单纯的理论知识状态，锻炼了我的综合运用专业知识的实际设计，提高我查阅文献资料的水平，也由课程设计，这给我写的论文的能力得到提高。尽管课程设计的过程很繁琐，内容复杂，但是它让我收获更加丰富。让我对于理解和使用MATLAB程序设计得到了提高和加深，通过和老师沟通，我也对自己的设计有新的要求和更深刻的了解。

在设计过程中，程序始终困扰着我，尤其是bwlabel和regionprops这两个函数，因为在这个领域只是刚刚入门，也可以说是只懂一些简单的指令，为了做出满意的效果，我查阅了很多相关资料，并且根据程序内容进行许多次的改写与调试，除此之外还经常求教与老师帮忙解决问题，老师也很耐心的解决了我的问题，使我的设计指导的问题得以解决。这让我意识到，不管在什么时候，我们都必须学会与他人沟通。正是这样的设计让我积累了大量的实践经验，相信脑海里的知识，让我在今后的工作中表现出较高的弹性和学习，更多的理解和沟通能力。在最后，我十分感谢指导老师的细心指导与讲解，让我有了巨大的进步。参考文献[1]罗万盈.基于单目视觉的人体运动姿态捕捉研究与实现[D].北京交通大学,2015.[2]陈硕.基于视频序列的人体姿态检测与估计系统[D].东南大学,2012..[3]杨丹,赵海滨,龙哲等．MATLAB图像处理实例详解[M]．清华大学出版社,2013.[4]Nehmer,J.,Becker,M.,Karshmer,A.,Lamm,R.Livingassistancesystems-anambientintelligenceapproach[C]//The28thInternationalConferenceonSoftwareEngineering,ACM,USA,NewYork,2006:43–50.[5]孔晓东．智能视频监控技术研究[D]．上海：上海交通大学，2008.[6][美]RichardO.Duda,模式分类[M]．北京：机械工业出版社，2003.[7]冈萨雷斯．数字图像处理(MATLAB)中文版[M]．北京：电子工业出版社，2007[8]常好丽．运动行人检测与跟踪方法研究[D]．陕西：西北工业大学，2006.[9]章毓晋．图像分割[M]．北京:科学出版社,2001．[10]KentaroToyama,et,alWallflower:PrinciplesandPracticeofBackgroundMaintenance.InternationalConferenceonComputerVision,September1999,Corfu,附录1%ApproximateMedianFilterbackgroundmodelformovingobjectsegmentation.%采用近似中值滤波背景模型参考图像实现运动目标分割clearall;closeall;%Constructavideoreaderclasstoreadaavifile,firstthe'car_parking.avi',%thenthe‘highwayII_raw.avi'.videoObj=VideoReader('gyz.avi');numFrames=videoObj.NumberOfFrames;%GetthespeedoftheAVImovieinframespersecond(fps)FPS=videoObj.FrameRate;%Readthefirstframeinthevideosequenceastheinitialvaluenewframe=read(videoObj,1);fmed=double(newframe);%Gettheheight,width,andnumberofcolorcomponentsoftheframe[height,width,numColor]=size(newframe);%AssignavaluetothethresholdThreh=20;beta=0.6;fg=false(height,width);ors_low=82;ors_high=89;ori_high=6;ori_low=-3;bo_t1=0.5;bo_t2=0.2;bo_z1=1.7;bo_z2=3;%创建方形结构元素，用于对分割结果形态学滤波se=strel('square',3);%Toavoidconsumingtoomuchmemories,readonlyaoneframeeachtime.forn=100:400newframe=read(videoObj,n); %CalculatethedifferrenceimagebetweenthenewframeandfmedIdiff=double(newframe)-fmed;%UpdatethemedianofeachpixelvaluepixInc=find(Idiff>0);fmed(pixInc)=fmed(pixInc)+beta;pixDec=find(Idiff<0);fmed(pixDec)=fmed(pixDec)-beta;%Motionsegment,detectionmovingobjectbythreholdingIdifffg=abs(Idiff)>Threh;if(numColor==3)%colorimage fg=fg(:,:,1)|fg(:,:,2)|fg(:,:,3);end%对分割结果进行形态学滤波fg2=imopen(fg,se);fg2=imclose(fg2,se);figure(1); subplot(2,3,1),imshow(newframe);title(strcat('CurrentImage,No.',int2str(n)));subplot(2,3,2),imshow(fg);title('SegmentedresultusingApproximateMedianFilter');subplot(2,3,3),imshow(fg2);title('Segmentedresultusingmorphologicalfilter');pause(0.01)[L,num]=bwlabel(fg2,4);%对连通域进行标记，num=6img_reg=regionprops(L,'Area','Orientation','boundingbox');%测量标注矩阵L中每一个标注区域的area、orientation、boundingbox属性。all=[img_reg.Area];%求出6个连通域的像素个数[d,ind]=max(all);%得到面积最大的连通域or=[img_reg.Orientation];or_m(n)=o