openCV 简单实现身高测量（二)

前篇讲过基于相机焦距和手机PPI进行测量身高，但是这种测量方式具有不可控性，误差很大，所以该篇文章采用参照物对比进行测量身高。

和前篇一样进行HOG特征检测，Grabcut分割，BorderMatting边缘细化。

然后就是识别参照物，利用直方图均衡化提高对比度然后在进行剔除非阈值范围内的颜色。当然在进行处理之前，将RGB模型转变成HSV模型。该项目是基于小程序实现，所以用户再输入基本信息时需要输入参照物的长度和颜色。

void GCApplication::measureReferencePX()
{
    Mat imgHSV;
    //黄、红、蓝
    int index;
    if (color == "黄色")
        index = 0;
    else if (color == "红色")
        index = 1;
    else
        index = 2;
    int iLowH[3] = { 18,156,110 };
    int iHighH[3] = { 38,180,130 };
    //设置饱和度的范围值
    int iLowS[3] = { 90,43,43 };
    int iHighS = 255;
    //设置亮度的范围值
    int iLowV[3] = { 90,46 ,46 };
    int iHighV = 255;
    vector<Mat> hsvSplit;
    cvtColor(*image, imgHSV, COLOR_BGR2HSV); //BGR 转化成 HSV，因为直方图均衡化需要在HSV空间做
    imshow("imgHSV1", imgHSV);
    split(imgHSV, hsvSplit);
    equalizeHist(hsvSplit[2], hsvSplit[2]);
    merge(hsvSplit, imgHSV);

    inRange(imgHSV, Scalar(iLowH[index], iLowS[index], iLowV[index]), Scalar(iHighH[index], iHighS, iHighV), imgThresholded); //图像的范围
    imshow("Thresholded", imgThresholded);
    //开操作 (去除一些噪点)
    Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
    //morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_OPEN, element);
    //闭操作 (连接一些连通域)
    morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_CLOSE, element);

    //计算参照物像素高度
    int i, j;
    int flagA, flagB;
    flagA = flagB = 0;
    //从上面进行遍历
    for (i = 0; i < imgThresholded.rows; i++)
    {
        for (j = 0; j < imgThresholded.cols; j++)
            if (imgThresholded.at<uchar>(i, j) == 255 && !flagA) // 标记第一个出现像素的像素点
            {

                FA.x = j;//注意顺序，坐标原点位于左上角
                FA.y = i;
                flagA = 1;
                break;
            }
        if (flagA)
            break;
    }
    //从下面进行遍历
    for (i = imgThresholded.rows - 1; i > 0; i--)
    {
        for (j = 0; j < imgThresholded.cols; j++)
            if (imgThresholded.at<uchar>(i, j) == 255 && !flagB) // 标记第一个出现像素的像素点
            {

                FB.x = j;//注意顺序，坐标原点位于左上角
                FB.y = i;
                flagB = 1;
                break;
            }
        if (flagB)
            break;
    }
    imshow("Thresholded Image", imgThresholded);
    maxRefPX = FB.y - FA.y;
}

然后也对人物前景进行二值化，遍历找到两组特征点。

计算两个的比例系数K，然后根据参照物真实长度进行等比例计算。

经过系统的测试，如在系统的使用要求下（拍摄距离需2.5m外，测量人员身上携带颜色与参照物颜色不同），误差率在5‰。