基于计算机视觉实现红外图像的人体特征信息检测

基于计算机视觉实现红外图像的人体特征信息检测

随着计算机视觉技术的不断发展，红外图像在人体特征信息检测领域中得到了广泛的应用。本文将介绍如何使用Matlab实现基于计算机视觉的红外图像人体特征信息检测。

首先，我们需要准备一个红外图像样本作为测试用例。在Matlab中，我们可以调用"imread"函数读取图像：

img = imread('sample.jpg');

接下来，我们需要对红外图像进行预处理，以方便后续操作。首先，我们可以使用"rgb2gray"函数将图像转换为灰度图像：

gray_img = rgb2gray(img);

然后，我们可以使用"imadjust"函数对图像进行增强处理，提高图像的对比度：

adj_img = imadjust(gray_img, stretchlim(gray_img));

接下来，我们可以通过设置二值化阈值，将图像转换为二值图像。这里我们采用Otsu自适应阈值算法：

thresh = graythresh(adj_img);
bw_img = imbinarize(adj_img, thresh);

在得到二值图像后，我们可以使用形态学操作去除噪点和填充空洞，使图像更加清晰。这里我们使用"bwareaopen"函数和"imfill"函数：

clean_img = bwareaopen(bw_img, 50);
filled_img = imfill(clean_img, 'holes');
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