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私のプロジェクトでは、OpenCV で画像の違いを処理する必要があります。目標は、ゾーンへの侵入を検出することです。

もう少し明確にするために、入力と出力を次に示します。

入力:

  • 参考画像
  • ほぼ同じ視点からの 2 番目の画像 (エラー マージンになる可能性があります)

出力:

  • シーン内の新しいオブジェクトの検出。

ボーナス：

  • それらのオブジェクトの認識。

私にとって、最も難しい部分は、小さな違い (明るさ、カメラ位置の誤差、木の動きなど) を取り除くことです。

私はすでに OpenCV 画像処理 (減算、浸食、しきい値、SIFT、SURF...) について多くのことを読んでおり、いくつかの良い結果を得ています。

私が望むのは、適切な検出 (人間、車など) を行うのに最適だと思われる手順のリストと、各手順を実行するためのアルゴリズムです。

助けてくれて本当にありがとうございます。

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追跡による検出、ヒューマン トラッカー:

  1. Hog 検出器を適用して人間を検出します。
  2. 前景マスクの前景領域としてそれぞれの長方形を描画します。
  3. このマスクを「The OpenCV Video Surveillance / Blob Tracker Facility」に渡します。

blob.{x,y} 値に基づいて、通過する人間をパブリック/制限エリアにグループ化できるようになりました。

于 2013-03-15T09:04:08.480 に答える
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私は昨年、この問題に対処しなければなりませんでした。前景マスクを生成する適応的な背景-前景推定アルゴリズムを提案します。

その上に、ブロブ ディテクターとトラッカーを追加し、ブロブと侵入領域の間で交差が発生するかどうかを計算します。

Opencv には、レガシー コード内にこれらすべてのサンプルがあります。もちろん、必要に応じて、これらの独自のバージョンまたは他のバージョンを使用することもできます。

リンク: http://opencv.willowgarage.com/wiki/VideoSurveillance http://experienceopencv.blogspot.gr/2011/03/blob-tracking-video-surveillance-demo.html

于 2013-03-15T04:11:26.223 に答える
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カメラが静止している場合、私は間違いなく移動平均背景減算から始めます。次に、findContours() を使用して、侵入オブジェクトの位置とサイズを見つけることができます。シーン内を歩き回っている人間を検出したい場合は、組み込みの haar 分類器を使用することをお勧めします。

http://docs.opencv.org/doc/tutorials/objdetect/cascade_classifier/cascade_classifier.html#cascade-classifier

xml を上半身分類子に置き換えるだけです。

于 2013-02-05T18:24:50.937 に答える