1
Ben opencv için yeni ve bir görüntüdeki bazı hareketli nesneleri (örneğin, arabalar) izlemeye çalışıyorum. Optik akışı hesapladım ve onu kıyıya sürmek için kullandım ve arka plan çıkarma gibi bir şey denedim, yani hareket eden nesneleri hareketsizden ayırdım. Daha sonra videonun yoğunluğunu bilgi olarak kullandım. Aşağıdaki ekran görüntüleri akışının sonucundan ve k sırasıyla segmentasyon anlamı:İyileştirilmiş nesne algılama için öneriler
sonuç iyi ama kötü de değil değil. Bundan sonra nasıl devam edebilirim? SURF özelliği çıkarma ve SURF dedektörünü denemeyi düşünüyorum. Herhangi bir fikir açığız.
Gölgeler sorunlara neden oluyor, gölgeleri algılayabilen MOG2 detektörünü denediniz mi? Görüntüdeki araçları nerede tespit etmek istiyorsunuz? Cascade sınıflandırıcılarını denediniz mi? –
Hayır Bu önerilerin hiçbirini kullanmadım. Ve işin nasıl dürüst olduğunu bile bilmiyorum. Genel olarak hareketi tespit etmek istiyorum. Araba sayılmaz ya da böyle bir şey. Sadece hareketi algılayın ve ardından bir arabayı örneğin belirli bir renkle izleyin. –
Arkaplan çıkarma ile ilgili olarak, bkz. [This] (http://docs.opencv.org/3.1.0/db/d5c/tutorial_py_bg_subtraction.html#gsc.tab=0). Özellik tespitiyle ilgili sorun, tek bir eşleşme bulmak için uygun olmasıdır. [Bu soru] için onunla oynamaya çalışıyorum (http://stackoverflow.com/questions/36363397/issue-training-sift-or-surf-for-car-detection-in-video-with-opencv- python) ve biraz zor olduğunu kanıtlıyor. –