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《ros by example 人脸识别跟踪总结》

 最近一直在做人脸识别与跟踪这个方面的研究，想着几天下来接触过的知识几类容实在太多，时间一长有可能就会忘记，特别是编程时才犯的一些错误，等到下次在重新编译同一串代码时希望能提醒自己，节约时间，所以对这几天的工作做一些小的总结： 此次主要针对《ros by example》这本书后面第十/十一/十二三章类容，因为后面三章主要讲述机器人在人脸检测/跟踪方面。 首先在看之前要根据前面六章的类容把ros的基本环境给配置好，特别时rbx1这个包下载并编译好，书上有就不在说了。 （1）安装openni，ros的相机驱动，所以直接在终端输入：

$ sudo apt-get install ros-indigo-openni-* ros-indigo-openni2-* \ros-indigo-freenect-*$ rospack profile 

下面测试你的camera，我是用的时xtion，所以输入：

$ roslaunch openni2_launch openni2.launch depth_registration:=true

接下来运行：$ rosrun image_view image_view image:=/camera/rgb/image_raw
你就可以看到一个小窗口图像了。
要是获取深度图像运行：$ rosrun image_view image_view
image:=/camera/ depth_registered /image_rect

然后Installing OpenCV on Ubuntu Linux：

$ sudo apt-get install ros-indigo-vision-opencv libopencv-dev \python-opencv$ rospack profile

检测一下安装是否正确：

$ python>>> from cv2 import cv>>> quit()

至此基本的相机方面的配置完成，可以看到成像，一般不会有什么错误。

（2）Face Detection

1. 首先连接你的camera
   Kinect：$ roslaunch freenect_launch freenect registered-xyzrgb.launch
   xtion：$ roslaunch openni2_launch openni2.launch depth_registration:=true
2. 运行人脸检测节点

$ roslaunch rbx1_vision face_detector.launch

这时出现的窗口就可以做简单的检测，效果挺差。。。
3. 使用光流法检测：roslaunch rbx1_vision lk_tracker.launch
效果要好点，但差强人意啊。
4. 建立人脸跟踪：$ roslaunch rbx1_vision face_tracker.launch
此时窗口中检测到的人脸框会随着你的移动二移动。
5. 针对4中的方法做了一个优化，对keypoint有一个增加和丢弃的选择过程：$ roslaunch rbx1_vision face_tracker2.launch
6. Color Blob Tracking (CamShift)：$ roslaunch rbx1_vision camshift.launch

 注：***此过程中因为使用catkin_ws工作间中事先你导入的rbx1包，所以你每次打开一个新的终端运行其中的.launch文件时都要进行编译：$ catkin_make   $ source devel/setup.bash*** 至此，书中的人脸检测基本结束，但是运行的效果真的是有点不太好，所以还在想这怎么改进，正在查阅相关资料，后续补充。。。

(2) 跟踪
1. 在虚拟环境中进行跟踪测试
首先一样，打开 xtion camera：$ roslaunch openni2_launch openni2.launch depth_registration:=true
依次打开新的终端，编译catkin_ws工作区间，然后输入
face_tracker2 node：$ roslaunch rbx1_vision face_tracker2.launch
object_tracker node：$ roslaunch rbx1_apps object_tracker.launch
turtlebot 模型：$ roslaunch rbx1_bringup fake_turtlebot.launch
rviz :$ rosrun rviz rviz -drospack find rbx1_nav/sim.rviz
这样基本上可以看到一个有光流法人脸检测跟踪的窗口了，这个效果还是可以的，基本检测到一个人时，一直到改人消失才会检测第二个人。
2. 测试对象跟随
打开camera：$ roslaunch openni2_launch openni2.launch depth_registration:=true
fake TurtleBot and RViz :
$ roslaunch rbx1_bringup fake_turtlebot.launch
$ rosrun rviz rviz -drospack find rbx1_nav/sim.rviz
face_tracker2 node：$ roslaunch rbx1_vision face_tracker2.launch
object_follower node:$ roslaunch rbx1_apps object_follower.launch
CamShift node：$ roslaunch rbx1_vision camshift.launch
依次运行即可。通过$ rostopic list 可以看到topic信息。

基本的情况就是这样了，后面还在看资料，有新的发现后续补充。。求有相关研究的大牛们能够给我一点指导和资料，加我也可以哦。