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我正在做一些关于跟踪一个人的工作，我正在使用这个数据集。我现在正在尝试使用背景减法方法（即均值滤波器）提取前景

我的背景就像

背景

如果我尝试像这样减去我当前的帧

在此处输入图像描述

所以减法后我得到这样的图像

在此处输入图像描述

在阈值0.15或38之后

我得到这个面具

在此处输入图像描述

所以如果你注意到这个面具，它会因为人和椅子的遮挡而把这个前景分成两部分。我不知道如何解决这个问题。有什么建议么？

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这不是一个完美的解决方案，但也许对你来说就足够了 - 在蒙版图像上找到所有轮廓，加入它们（通常轮廓表示为点的向量，因此将所有轮廓放入一个向量中），然后找到连接轮廓的凸包（如果您使用的是opencv - 使用convexHull 函数http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/shapeescriptors/hull/hull.html）。

于 2013-08-22T00:46:21.877 回答
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这也不是一个完美的解决方案。请减少在背景减法中创建背景图像的帧数，它可能会对您有所帮助。或者频繁初始化背景减法结构。

于 2013-08-23T08:21:46.093 回答
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如果我理解正确，您正在尝试使用帧差异进行背景减法，就像mean filter您提到的那样。但请记住，它只会检测移动的前景，并且手动提供阈值很困难。我建议您改用Mixture of Gaussian更有效并在 OpenCV 中实现的方法。

于 2013-08-23T14:23:52.150 回答
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为了解决您加入单独部分的特殊问题，请使用膨胀http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/filtering.html?highlight=dilate#dilate

于 2013-08-30T13:55:23.493 回答