特定のシーンで動く物体を検出するための単純な背景減算法を実装しようとしています。目的は、ビデオから特定のモーションをセグメント化して、別のビデオで使用することです。
私がフォローしているアルゴリズムは次のとおりです。 1. ビデオから最初の 25 フレームを取得し、それらを平均して背景モデルを取得します。2. これらの 25 フレームの標準偏差を見つけ、その値を別の画像に保存します。3.今、各フレームと平均背景モデルのピクセル単位の絶対差を計算しています。
私が得ている出力は、白で強調表示されている透明な動きのようなものです（絶対的な違いは、私が考える透明性をもたらします）。次のステップとして、この出力に対してセグメンテーションを行うことを考慮して、私のアプローチが正しいかどうかを知りたいですか? また、標準偏差画像の使用方法についてもわかりません。どんな助けでも大歓迎です。
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