OpenCV、背景差分について

Question

前の質問でOpenCVにて背景差分を用いることで動体を検出することができるとお聞きしました。
そこで誰もいない部屋の写真と人がいる同じ部屋の写真（合計２枚）を用いて、背景差分を行えば、そこにいる人の数を数えることができるでしょうか？
または人の部分のみを白くしたりすることはできるでしょうか？教えてください。

Answer 1

こんにちは。

照明の変化具合で難易度はかなり変わりますが、出来る可能性は高いと思います。
誰もない部屋については1枚だけではなくて、多数の画像を取得してピクセル毎の輝度値の分布をとり、その分布の平均値からσ値で一定以上外れているピクセルを集める原理は比較的うまくいきました。

この原理も昔ネットで見つけたものですが、今回は見つかりませんでした。それほど特殊なものではないので、よく探せば有るとは思うのですが。
でも、そこまでしない背景差分は多数見つかりますので、まずは単純な背景差分から着手した方が良いと思います。
うまくいけばそれでOKですし、上手くいかな時にうまくいかない部分に絞って頑張った方が効率は良いです。

Comments

[kyousukelin]

「多数の画像を取得してピクセル毎の輝度値の分布をとり、その分布の平均値からσ値で一定以上外れているピクセルを集める原理」について詳しく教えて頂けますでしょうか。

[Chironian]

人がいない状態の部屋の多数の画像を取得しておきます。
それらの画像の特定のピクセルに着目して下さい。そのピクセルの輝度値は画像の枚数だけありますので、その平均と分散を計算できます。これは照明等の変化により、そのピクセルの輝度値がどの程度ばらくつかの統計量となります。

そのピクセルの輝度値が平均から例えば２σ以上はずれたら、照明の変化以外の要因で変化している可能性があります。
そのようなピクセルをプロットし、孤立点除去等の平滑処理を行ってラベリングすれば、照明以外の要因で変化した「塊」を検出できる可能性があります。

その塊は人等の何か別の物体がある状態の筈です。

ただ、窓から光が差し込んで影ができていたり明るい場所が出来ていたりすると、結構広い範囲のピクセルのσ値が大きくなるため、検出しづらくなる問題があります。
各ピクセルの統計量を時々刻々と計算することで、単位時間辺りの分布を狭くすることで検出性能を少し改善できました。

Answer 2

ここに背景差分で歩行者の人数を計測した例が。
差分ステレオを用いた歩行者計測
この場合はステレオ法ですが。