在处理视频中的人的身高检测任务时，我们首先需要理解该任务的目标和挑战。目标是从视频帧中准确地提取出人的身高信息，这通常涉及到图像处理、计算机视觉和深度学习等领域的知识。

为了实现这一目标，我们可以采用以下步骤：

1. 图像预处理：对输入的视频帧进行去噪、缩放和归一化等预处理操作，以提高后续算法的鲁棒性和准确性。
2. 特征提取：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）来提取视频帧中的特征，这些特征可以包括人脸、身体轮廓等。
3. 身高估计：根据提取到的特征，利用机器学习或深度学习算法（如支持向量机SVM、随机森林RF等）进行身高估计。这通常需要大量的标注数据来训练模型。
4. 结果优化：对身高估计的结果进行后处理，如滤波、形态学操作等，以消除误差并提高精度。

总之，通过以上步骤，我们可以有效地从视频帧中提取出人的身高信息，为后续的应用场景提供准确的身高数据。图像处理大作业--检测视频里面的人的身高