请看以下2张图片
图 1
图 2
在图 1 中，您可以看到墙上有一个垫子，而在图 2 中，垫子不见了。现在，我将插入 Image1 作为第一个图像，将 Image2 作为第二个图像，然后查找缺少的内容。然后，我需要在丢失的对象上方绘制一个矩形。
在我的程序中，我将在每个我们的程序中检查这一点。
除了“absDiff()”方法的“图像差异”之外，我想不出别的东西。但是我在同一个应用程序中使用这种技术进行运动检测，所以我不确定相同的技术是否适合“寻找丢失的对象”（因为在这种情况下，这与运动检测有何不同？”）
关于如何找到这样丢失的对象的任何想法？
嗯，这也是一种运动检测，因为您可以认为 Mat 已经移出场景。如果您的图像是对齐的（即如果相机放置在相同的位置），图像减法是一个很好的开始方法。有了这个，您可以了解哪些对象出现或消失了。请注意，如果您允许 Mat 出现在图像中但在不同的位置，则此技术不适合。
另一方面，如果您正在观看某个 Mat，则可以进行对象检测，这样如果您无法检测到图像中的对象，则可以认为该对象已被盗。您可以通过从对象的图像（例如 SURF）中提取特征并稍后将这些与从网络摄像头图像中提取的特征进行匹配来实现此目的。如果该黑色垫子必须始终位于白墙上，则检测具有这些颜色的斑点也可能很有用。
您可以尝试在两张图像上查找兴趣点，然后查看图片之间不匹配的点的区域。
虽然我迟到了 7 年才回答这个问题，但由于我现在一直在努力寻找解决这个问题的最佳方法，所以我想我会在 pyimagesearch 上分享 Adrian Rosebrock 的这个很棒的解决方案。他使用两幅图像之间的结构相似性指数 (SSIM) 来找到明显的差异（我需要的），并根据计算出的差异，找到轮廓以在被识别为“不同”的区域周围放置矩形。与能够处理丢失对象的黄金图像相比，我发现它对于“模板匹配”或识别图像中的“异常”非常有效。