Image processing 前景提取
我正在做一些关于跟踪一个人的工作，我正在使用这个。我正在尝试使用背景减法提取前景，即 我的背景是 如果我试着像这样减去我的当前帧 所以减法后我得到的图像是这样的 阈值为0.15或38后 我得到这个面具Image processing 前景提取,image-processing,computer-vision,background-subtraction,background-foreground,occlusion,Image Processing,Computer Vision,Background Subtraction,Background Foreground,Occlusion,我正在做一些关于跟踪一个人的工作，我正在使用这个。我正在尝试使用背景减法提取前景，即 我的背景是 如果我试着像这样减去我的当前帧 所以减法后我得到的图像是这样的 阈值为0.15或38后 我得到这个面具 所以如果你注意到这个面具，它会把前景分成两部分，因为人和椅子被遮挡了。我不知道如何解决这个问题。有什么建议吗？这不是一个完美的解决方案，但可能对您来说已经足够了-在蒙版图像上找到所有轮廓，将它们连接起来（通常轮廓表示为点的向量，因此将所有轮廓放在一个向量中），然后找到连接轮廓的凸包（如果您
所以如果你注意到这个面具，它会把前景分成两部分，因为人和椅子被遮挡了。我不知道如何解决这个问题。有什么建议吗？这不是一个完美的解决方案，但可能对您来说已经足够了-在蒙版图像上找到所有轮廓，将它们连接起来（通常轮廓表示为点的向量，因此将所有轮廓放在一个向量中），然后找到连接轮廓的凸包（如果您使用opencv-使用凸包函数）这也不是一个完美的解决方案。请减少帧数，在背景减法中创建背景图像，这可能会对您有所帮助。或者经常初始化背景减法结构。如果我理解正确，您正在尝试使用帧差进行背景减法，如您提到的
均值过滤器。但请记住，它将只检测移动的前景，手动提供阈值是困难的。我建议您尝试在OpenCV中实现的更有效的混合高斯方法。要解决连接单独部分的特殊问题，请使用膨胀法。哪种解决方案适合您？我在这里遇到了同样的问题。我能得到更多的解释吗？实际轮廓是什么？如果我使用的是Matlab呢？