Python を使用して複数の移動オブジェクトを追跡およびラベル付けするプロセスを理解していません。各フレームをグレースケールに変換し、ぼかしてから BGS を実行することで、動くオブジェクトを分離できます (ただし、バイナリ イメージにはまだ多くのノイズが含まれています)。
で等高線を見つけましたcv2.findContours()。これにより、でこぼこした行列のリストとしてブロブが得られます。カルマン フィルターを使用してこれらのブロブを追跡したいと考えています。これは、ノイズが存在する場合のブロブの位置を予測するのに非常に優れているためです。ただし、KF の性質を考えると、特に輪郭関数が多くの非常に疑わしいブロブを返すため、輪郭を見つけることは不要なステップのように思えます。
kalman filterのコードを見ましたが、ブロブを追跡するように指示する方法がわかりません。ブロブがどこにあるか (または KF だけを使用してブロブを作成する方法) をフィルターに伝えることは言うまでもありません。
私の質問は、ブロブが何であるか、またはどこにあるかが事前にわからない場合、KF が複数のオブジェクトの追跡をどのように処理するかです (これが輪郭を取得した理由ですが、この結果はやや恐ろしいものです)。また、KF がオブジェクトの追跡を開始したら、簡単にラベル付けできるようにブロブをどのように保存するのでしょうか?