CV estimating bodyfat 使用计算机视觉估计体脂（openCV2，Python）

使用计算机视觉估算体脂，抽象的使用腹部和胸部区域的预处理图像（裁剪和灰色），我们能够为身体上的肌肉检测推导出某些结构和特征。根据迄今为止所做的测试，实现了约60%的正确估计率。这是使用模板匹配和SIFT（尺度不变特征变换）完成的。技术说明采取的第一步是确定我们要分析的身体区域，即胸和腹部区域。最初用于确定这一点的方法是使用级联分类器，该分类器基本上学习给定正图像和负图像的数据集，经过训练的分类器可以通过一系列阶段学习对图像进行分类。它使用第一阶段的所有输出作为下一阶段的附加信息。OpenCV2有一个实用程序trainclassifier，用于训练具有不同阶段的分类器。使用40张图像的正数据集大小和63张图像的负数据集尝试了各种标志。然而，分类器至少需要6个小时的训练时间，尝试各种其他选项需要更多的计算能力。因此，受这些制约，这种方法并不成功。