C# + Emgu CV 实时动态人体捕捉与移动行为识别技术实践

前言

在计算机视觉领域，实时动态人体捕捉和移动模式识别是两个关键技术点，广泛应用于安防监控、运动分析、人机交互等多个领域。然而，实现这些功能往往需要复杂的算法和高效的计算能力。

需求

为了实现特定场景中人员监控、人脸识别的需求，针对相关技术做研究。近场的动态人脸识别已经实现；现在需要针对人距离的移动人物进行捕捉截取，确定当前场所行走的人员做收集。

实现效果

技术方案

1、采用Emgu CV 开源框架，对人体进行动态捕捉

2、介绍摄像头采集 识别移动人体模式

技术实现

动态截取人物

代码展示

void ProcessFrame(object sender, EventArgs e)
{
    Mat frame = _cameraCapture.QueryFrame();
    Mat smoothedFrame = new Mat();
    CvInvoke.GaussianBlur(frame, smoothedFrame, new Size(3, 3), 1); //filter out noises
                                                                    //frame._SmoothGaussian(3); 
   
    #region use the BG/FG detector to find the forground mask

    Mat forgroundMask = new Mat();
    _fgDetector.Apply(smoothedFrame, forgroundMask);
    #endregion

    CvBlobs blobs = new CvBlobs();
    _blobDetector.Detect(forgroundMask.ToImage<Gray, byte>(), blobs);
    blobs.FilterByArea(100, int.MaxValue);

    float scale = (frame.Width + frame.Width) / 2.0f;
    _tracker.Update(blobs, 0.01 * scale, 5, 5);

    long detectionTime;

    List<Rectangle> faces = new List<Rectangle>();
    List<Rectangle> eyes = new List<Rectangle>();

    IImage image = (IImage)frame;//这一步是重点
    faceImage = frame.Bitmap;
   

    #region 人物识别
    long processingTime;
    Rectangle[] results;

    if (CudaInvoke.HasCuda)
    {
        using (GpuMat gpuMat = new GpuMat(frame))
            results = FindPedestrian.Find(gpuMat, out processingTime);
    }
    else
    {
        using (UMat uImage = frame.GetUMat(AccessType.ReadWrite))
            results = FindPedestrian.Find(uImage, out processingTime);
    }

    foreach (Rectangle rect in results)
    {
        CvInvoke.Rectangle(frame, rect, new Bgr(Color.Red).MCvScalar);
    }
   
    #endregion

    imageBox1.Image = frame;
    imageBox2.Image = forgroundMask;
}

人物识别动态捕捉核心代码：

using System;
using System.Collections.Generic;
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.CvEnum;
using Emgu.CV.Structure;
using System.Drawing;
using System.Diagnostics;
using Emgu.CV.Util;
#if !(__IOS__ || NETFX_CORE)
using Emgu.CV.Cuda;
#endif

namespace PedestrianDetection
{
   public static class FindPedestrian
   {
      /// <summary>
      /// Find the pedestrian in the image
      /// </summary>
      /// <param name="image">The image</param>
      /// <param name="processingTime">The processing time in milliseconds</param>
      /// <returns>The region where pedestrians are detected</returns>
      public static Rectangle[] Find(IInputArray image, out long processingTime)
      {
         Stopwatch watch;
         Rectangle[] regions;

         using (InputArray iaImage = image.GetInputArray())
         {
#if !(__IOS__ || NETFX_CORE)
            //if the input array is a GpuMat
            //check if there is a compatible Cuda device to run pedestrian detection
            if (iaImage.Kind == InputArray.Type.CudaGpuMat)
            {
               //this is the Cuda version
               using (CudaHOG des = new CudaHOG(new Size(64, 128), new Size(16, 16), new Size(8, 8), new Size(8, 8)))
               {
                  des.SetSVMDetector(des.GetDefaultPeopleDetector());

                  watch = Stopwatch.StartNew();
                  using (GpuMat cudaBgra = new GpuMat())
                  using (VectorOfRect vr = new VectorOfRect())
                  {
                     CudaInvoke.CvtColor(image, cudaBgra, ColorConversion.Bgr2Bgra);
                     des.DetectMultiScale(cudaBgra, vr);
                     regions = vr.ToArray();
                  }
               }
            }
            else
#endif
            {
               //this is the CPU/OpenCL version
               using (HOGDescriptor des = new HOGDescriptor())
               {
                  des.SetSVMDetector(HOGDescriptor.GetDefaultPeopleDetector());
                  watch = Stopwatch.StartNew();

                  MCvObjectDetection[] results = des.DetectMultiScale(image);
                  regions = new Rectangle[results.Length];
                  for (int i = 0; i < results.Length; i++)
                     regions[i] = results[i].Rect;
                  watch.Stop();
               }
            }

            processingTime = watch.ElapsedMilliseconds;

            return regions;
         }
      }
   }
}

总结

技术实现

通过AI算法（如目标检测、姿态估计）实时捕捉人体移动轨迹

结合摄像头数据流实现动态行为分析

核心功能

异常行为预警（如越界、滞留）

移动路径追踪与热力图生成

技术优势

高精度识别：减少环境干扰导致的误报

低延迟处理：满足安防场景实时性需求

适用场景

公共安防：机场、车站等人流密集区域

智慧零售：顾客行为分析与区域管理

最后

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作者：linbin524

出处：cnblogs.com/linbin524/p/8037625.html

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