我的问题可能不合理。但我想知道图像处理中真正的工业级前景/背景分离是什么。我的应用程序是我需要从背景中提取对象。在连续图像中跟踪移动的前景对象很容易，但是对于静止图像（仅一张图像）而不是使用阈值，还有什么比阈值更有效呢？谢谢
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其实还有很多其他的方法可以尝试。在我看来，阈值实际上是一种很好的提取对象的方法。但是，如果您愿意，实际上可以根据情况考虑许多其他方法。
1）如果背景是固定的，你可以简单地尝试背景减法。剩下的就是奇怪的东西，在这种情况下，就是您要提取的对象。
2）如果您尝试提取的对象是特定的，无论背景如何，您可以使用特征提取、分类器（例如 Haar）
3）如果对象具有特定的形状，例如圆形、矩形，您可以在 Canny 旁边使用 Hough，例如，或形状检测，在网络上很多可用。
4）如果您尝试提取的对象具有特定的颜色，您可以查看 HSV、LAB 空间，它们都比 RGB 好得多。您还可以尝试使用诸如分水岭之类的预处理方法（还有很多其他方法）
还有很多很多很多其他的，取决于场景。希望有帮助。
于 2013-11-08T20:24:25.920 回答
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我不知道这是否是您问题的答案，但如果相机是静止的，您可以查看光流。这会跟踪视频流中的移动对象。它查看图像的变化，然后可以分离背景和前景。[1]： http: //www.mathworks.com/discovery/optical-flow.html
希望对你有帮助
于 2013-11-08T10:00:10.960 回答