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ビデオ フレーム内の複数の移動オブジェクトを抽出し、それらを前景として抽出しようとしています。からのデータですvideo frames。

現在の問題は、光が変化しているため、影があったり、実際の背景よりも明るい部分があったりすることです。OpenCV MoGこれは、背景セグメンテーション法による誤った背景/前景抽出につながります。

このため、簡単な方法はありませんが、次のようなアイデアがあります。前のフレームで移動オブジェクトのエッジを抽出できればSIFT、次のフレームのようなアルゴリズムを使用してそれらを追跡できるかもしれません。それらは前景と見なされます。

この場合、光の変化は結果に影響しないと思います。この点で私が正しければ、私の質問は次のとおりです。

OpenCV を使用してこれらの移動オブジェクトのエッジ検出を効率的に行うにはどうすればよいですか? OpenCV でアルゴリズムを使用する必要がある場合SIFT、無料で利用できますか? Web から、それが不自由であることがわかりました。そうですか?

そして私の2番目の質問は、これについてより良いアイデアを持っている人はいますか?

ありがとうございました。

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人間の検出/追跡を行いたい場合は、まさにそれに関する研究論文またはプロジェクトを探す必要があります。SOF では、そのトピックに関するいくつかの質問を見つけることさえできます。

OpenCV を使用して人を検出および追跡するにはどうすればよいですか? (時代遅れかもしれません)

ビデオ シーケンスから追跡する 1 人の人物

ビデオを使用してオブジェクトのモーション トラッキングを行うには?

また、SIFT やその最近の代替手段 (SU​​RF、ORB、FREAK - OpenCV で実装されているものをいくつか挙げるとすれば) などの機能検出器/記述子に対処するいくつかの質問があります。

スケール不変の特徴抽出のための SURF と SIFT に代わる高速な方法はありますか?

ANDROID画像比較用OpenCV

簡単に言うと、SIFT は動くオブジェクトを追跡するためのアルゴリズムではなく、いくつかの歪み (平行移動、回転、スケーリングなど) に対して何らかの形で一意で堅牢な画像領域を検出することです。つまり、後で異なる画像条件で同じ特徴を検出できます。確かに、SIFT のようなアルゴリズムを使用してオブジェクトを識別できますが、人物の追跡には、より優れた代替手段があるかもしれません。これらの画像領域に、たとえばオプティカルフローなどの追跡アルゴリズムを適用できますが、人間の追跡にはより具体的なものがあります。

SIFT と SURF は OpenCV で「自由に」利用できますが、それらの一部は特許を取得しているため、人々はそれらの使用を避けているため、これらの特許のために将来問題が発生することはありません。これが、「不自由な」OpenCV モジュールに移行した理由です。 .

あなたが言及した光の問題に加えて、あなたが抱える他の問題は、オブジェクトのオクルージョンとシーンに出入りする人々です。

于 2012-10-10T18:06:55.060 に答える
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照明用に画像を正規化することをお勧めします。これを行う 1 つの実用的な方法は、「ヒストグラム マッチング」を使用することです。

ヒストグラム マッチングの使用方法については、matlab の 2 つのカラー イメージのヒストグラム マッチングを参照してください。

お役に立てれば

于 2012-10-26T15:08:44.223 に答える
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あなたがすでにRuiの答えを受け入れていることは知っていますが、グーグルで調べた後、あなたの問題に対する別の解決策を見つけました-それはHOG Descriptorです。

残念ながら、私はこの記述子に精通していないため、実装をお手伝いすることはできませんが、グーグル検索の結果、この記述子が歩行者検出に使用されていることがわかりました。

この人間検出コードを見てください。

于 2012-10-10T20:56:05.643 に答える