問題タブ [background-subtraction]

関数 cvAbsDiff(img1, img2, dest); を使用して 2 つの画像を減算しようとしています。それは機能しますが、頭や体の前に手を持ってくると、手がはっきりせず、背景が画像に入ることがあります...背景画像（頭）が前景（手）に重なっています。

背景が壁のような平らな表面でも正しく機能します。

私の画像をチェックしてください...私の問題をよりよく理解できるように...!!!!

http://www.2shared.com/photo/hJghiq4b/bg_overlays_foreground.html

解決策/ヒントがあれば助けてください.......

静的な (ほとんどの) BG 要素を削除して、opencv2 を使用してフォアグラウンド モーションを検出しようとしています。私が使用している方法は、背景を表す一連の画像の平均を取ることに基づいています。次に、その平均の上下に 1 つの標準偏差を計算します。それをウィンドウとして使用して、前景の動きを検出します。

このメカニズムは、BG で木が揺れるような適度にノイズの多い環境でうまく機能すると報告されています。

必要な出力は、以降の処理を最小限に抑えるために後続の操作で使用できるマスクです。具体的には、その領域内でオプティカル フロー検出を使用します。

cv2 ではこれがはるかに簡単になり、コードも読みやすく理解しやすくなりました。cv2 と numpy に感謝します。

しかし、正しい FG 検出を行うのが困難です。

理想的には、1 ピクセルのノイズを除去するために BG 平均を浸食/膨張させたいと考えています。

コードはすべて一緒なので、FG 検出が開始される前に BG データを収集するために、最初 (BGsample) に多数のフレームがあります。唯一の依存関係は opencv2 (> 2.3.1 ) と numpy (> opencv 2.3.1 に含まれている必要があります) です。

ねえ、現在のフレームと前のフレームの間の減算を試みました (コードが添付されています) 実行中のコードですが、エラーが発生し、コマンドプロンプトでエラーが発生せずに灰色のウィンドウが表示されます:

コンパイラがスタック変数を整列しませんでした。Libavcodec が正しくコンパイルされていないため、非常に遅くなったり、クラッシュしたりする可能性があります。これは libavcodec のバグではなく、コンパイラのバグです。gcc >= 4.2 を使用して再コンパイルしてみてください。FFmpeg 開発者にクラッシュを報告しないでください。OpenCV エラー: アサーションが失敗しました (src1.size() == dst.size() && src1.type() == dst.type()) 不明な関数、ファイル ........\ocv\opencv\ src\cxcore\cxarithm.cpp 、1563行目。

誰かがアイデアを持っていますか？助けてください!! ありがとうございました

}

フレーム間の動き (absdiff、threshold、erode など) を検出するために、フレーム差分と opencv を使用しています。

基本的に白いブロブの動きの個々の位置の座標(四角形:x、y、幅、高さ)を取得するにはどうすればよいですか?

オブジェクト/追跡検出について多くのことを読みました。フレーム差分、背景減算など、移動物体追跡には多くのアルゴリズムがあります。また、物体検出アルゴリズムもたくさんあります。Viola Jones、Haar のような機能などです。Viola Jones のアルゴリズム、Haar のような機能、カスケードを使用します。オブジェクトを検出するための分類子。たとえば、顔検出に分類子を使用する場合、私の質問は、各フレームですべての顔を追跡する方法です。

私はOpenCV2.2を使用して、背景減算の方法で移動物体検出を実装しています。そして、ガウス混合モデル（GMM）法を使用して、背景の参照画像をモデル化します。

OpenCV2.2で提供されているクラスcv::BackgroundSubtractorMOGを使用して、前景ピクセル（または前景マスク）を直接取得します。便利ですが、cv::BackgroundSubtractorMOGによって返される前景マスクは思ったほど良くありません。さらに、cv :: BackgroundSubtractorMOGは、OpenCV1.0で提供されているC言語で記述されたGMMのメソッドよりもパフォーマンスが低いようです。

以下はOpenCV2.2の私のコードです：

それで、私は間違った方法でメソッドを使用しましたか？

ちなみに、cv :: BackgroundSubtractorMOGは前景ピクセルの影の除去を実行しますか？

どうもありがとうございます。

私はopencv2.3.1とビジュアルスタジオ2010を使用しています

バックグラウンド減算/フォアグラウンド抽出に FGD アルゴリズムを実装しようとしています。

私はすでに MOG アルゴリズムを正常に実装しています。次に、関数とパラメーターを MOG から FGD に変更します。

プロジェクトは Visual Studio で正常にコンパイルされましたが、機能しています: cvShowImage("BG", bgModel->background); 次のエラーが発生します。

hello_opencv_231.exe の 0x000007feef085d09 で未処理の例外: 0xC0000005: アクセス違反書き込み場所 0xffffffffcc40b40e0。

これが何かわかりません...何かアイデアはありますか？

ご協力いただきありがとうございます！

私はバクテリアの分裂の映画をたくさん持っています、そして私はそれらを追跡して分裂などを検出することになっています。

今、私はこの分野の初心者なので、進め方についての最初のアドバイスを探しています。

いくつかのスクリーンショットを添付しました。

最初の部分では、背景を取り除く必要があります。それ、どうやったら出来るの？ImageJツールは有望であるように思われ（圧倒的と言った方がいいです）、Javaで開発するのでそれを使用したいので、ImageJの達人からのアドバイスをいただければ幸いです。

これらは私がこれまでに見つけたいくつかのオプションですが、すべての場合にそれらを機能させることはできません。

• ローリングボール変換（プロセス->バックグラウンドの減算）
• 二値化？（画像->しきい値の調整）
• または
  、ImageJでこのようなことを行うことができます：http：
  //www.mathworks.com/products/image/demos.html？ file = / products / demos / shipping / images / ipexrice.html

これらのさまざまな場合にbgを取り除く最善の方法についてアドバイスしてください。

ありがとう、

イゴール

ビデオから車両を数えたい。フレームの差分をとった後、グレースケール画像または一種のバイナリ画像が得られました。フレームの特定の領域で動作するように関心領域を定義しました。関心領域を通過する車両のピクセル値は 0 よりも高く、白いため 40 または 50 よりも高くなります。

私の考えは、特定の時間間隔 (1 ～ 2 秒など) で特定の数のピクセルが白の場合、通過する車両が存在する必要があるため、カウンターをインクリメントするというものです。

私が欲しいのは、1〜2秒後に白いピクセルがまだ来ているかどうかを確認することです。白いピクセルが来ていない場合は、車両が通過し、次の車両が来ることを意味します。このようにして、カウンターをインクリメントする必要があります。

私の頭に浮かんだ 1 つの方法は、ビデオのフレームをカウントし、それを No_of_frames という変数に格納することです。次に、その変数を使用して、経過時間を推定できると思います。変数 No_of_frames の値が 20 より大きい場合、動画のフレーム レートが 25 ～ 30 fps の場合、ほぼ 1 秒が経過したことを意味します。

Windows 7 および OpenCV 2.3.1 で Qt Creator を使用しています。

私のコードは次のようなものです：

車両を数えるための他のアイデアは、私のものよりも優れており、大歓迎です. 前もって感謝します。

背景のセグメンテーションには、次のアルゴリズムを使用していますが、非常に遅いため、理由がわかりません。コード全体は次のとおりです。

さて、これは少しトリッキーかもしれません、そして私は私が思う特定の答えよりも方向性を探しています。基本的に、VB.netアプリケーションでオブジェクト検出を行う必要があります。写真に車があるかどうか知りたいです。それは静止画であり、アルゴリズムは高速である必要はありませんが、私は基本的に車を検出しようとしている、または写真に車がないことを検出しようとしています。アイデアは、機能の1つが駐車場を処理し、各駐車スペースに車があるかどうかを判断しようとする、はるかに大きなアプリケーション向けです。基本的に、個別のプログラムで個々のスペースの領域だけにはるかに大きな画像を切り取り、このプログラムを繰り返して、スペースごとに車を検出するか、車を検出しません。

エッジ検出についても少し調べましたが、それが本当にうまくいくかどうかはわかりません。車は多くのエッジを持っているようですが、基本的に車の輪郭が必要です。これ自体がすべて1つのオブジェクトであることを検出します。