红外行人识别系统标记方法

在行人识别的最后步骤，需要对识别出的行人进行标记。通常在实验阶段往往只是把ROI的框涂出来，但是在工程阶段，需要更加精细的标记方法以获得更好的用户体验。

经过总结，标记的ROI需要满足以下需求：

• 只标记人的身体部分，不填或少填无关的部分；
• 标记部分显示黄色，颜色深浅随着roi的置信度变化；

设计思路：

• 一般人体的亮度均大于背景，因此可以设置一个阈值，只标记高于阈值的像素，实现只标记人体部分。
• 我们红外图像只有亮度信息，对应到RGB色域中，RGB的值就是亮度的值。因此我们可以调高R和G的值来提高黄色的色度，降低B的值来增加颜色的深度。只要R和G的值一样且大于B就能获得理想的效果。

那么开始设计：

1. 去除背景部分

• 经过测试，行人身体的亮度大都大于192，因此只标记亮度大于192的像素。

2. 通过两个像素的均值确定需要填图的黄色色度

• yy = (ptr[current + 1] + ptr[current + 3]) >> 1;

3. 根据当前亮度，调整黄色的明暗程度，这部分yb的值必须小于yy

• yb = yy - (1 << level);

4. 计算具体的亮度值

• 因为R和G固定，因此直接优化为0.886 * yy，再带入上一公式，化简
• y = yy - 0.114 * (1 << level);

5. 换算YCbCr

• ptr[current + 1] = y;
• ptr[current + 3] = y;
• ptr[current] = (yb - y) * 0.564 + 128;
• ptr[current + 2] = (yy - y) * 0.713 + 128;

6. 化简

y = ((ptr[current + 1] + ptr[current + 3]) >> 1) - 0.114 * (1 << level);

ptr[current + 1] = y;
ptr[current + 3] = y;
ptr[current] = (0 - 0.886 * (1 << level)) * 0.564 + 128;
ptr[current + 2] = (0.114 * (1 << level)) * 0.713 + 128;

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