哪里可以找到关于边缘检测的资料，哪些资料适合虚拟衣橱应用？

Posted 2023-03-10

【中文标题】哪里可以找到关于边缘检测的资料，哪些资料适合虚拟衣橱应用？

【英文标题】：Where to find materials about edge detection and which is good for virtual wardrobe application?

【发布时间】：2012-01-05 17:10:03

【问题描述】：

我正在尝试构建一个名为虚拟衣橱的应用程序，我计划在其中捕捉一个人的图像，然后让他选择不同的衣服，并立即看到他穿着该衣服的虚拟图像。

我对如何实现这个想法知之甚少。我阅读了一些资料，发现了一些边缘检测算法。

Sobel 似乎很快但效率不高，而 Canny 更好但很慢。 还有一些其他算法，如基于梯度、拉普拉斯等，但我对这些不太了解。

是否有很好的课程资料可以详细了解这些算法？ 另外，对于这个应用程序来说，有一个更快但效率更低或更慢但效率更高的算法会更好吗？

我对此了解不多，因此不胜感激。

提前谢谢你。

【问题讨论】：

人们通常认为 Canny 非常快。你想要什么样的速度？ Sobel 通常也用作角点检测器。你同意吗？

我正在尝试构建的应用程序需要比速度更高的准确性。我正在尝试投影人体并让他们虚拟地尝试不同的服装（当他选择某种类型的服装和颜色时，他会在该服装中看到他的虚拟形象）。

那么你想从人的照片中识别出照片的哪个部分是人，然后在图像的那个部分穿上衣服？我认为您需要的不仅仅是边缘检测。首先，如果这个人看起来与背景足够不同，“图像分割”就会起作用。但是，如果它们是在更复杂的房间中拍摄的，那么您可能需要更复杂。也许是这样：***.com/questions/2188646/…

【参考方案1】：

不确定您是否拥有所有其他组件，但我认为在许多情况下单独使用边缘检测可能效果不佳。以下是您可能会发现它们有用的可能方向/技术：

foreground detection：检测图像的哪一部分是用户，如果你的背景不简单，这可能比纯边缘检测效果更好。 face detection：检测图像的哪一部分是用户的脸。这使得布料更适合用户，尤其是。用于太阳镜或帽子。 skin color model：可以作为人脸检测的基本替代方案。 object tracking：如果您输入的是视频，那么您还可以利用对象跟踪技术来加快其他检测过程。

您还可以考虑其他技术，例如人体姿势识别或眼动追踪，但它们比上述项目更复杂。

【参考方案2】：

我可以建议您一种解决方案。如果您有各种服装的图像，则将它们假定为目标图像，并将目标图像的人脸替换为源图像的人脸，即用户。为此，您必须构建一个人脸替换应用程序。如果您想在源图像中检测人脸，请先进行人脸检测，然后从源图像中检索人脸边界。为此，您可以使用各种算法，我建议其中几种：

Canny 边缘检测，然后是最长边缘检测。 肤色阈值，然后是缩小和增长算法。 自适应主动轮廓模型（Snake 算法）

Canny 有点慢，如果您想快速获得结果，请使用肤色阈值。 为了获得准确的结果，您可以使用 Snake 算法。 Snake 算法对于检测人脸边界非常有用，即使人脸中有阴影。

阅读detecting face boundary using Canny Edge Detection