OpenCV-“；填写「；背景减法遮罩中缺少的对象片段
（我是在OpenCV的背景下问这个问题的，但欢迎使用其他库或通用计算机视觉技术回答） 当使用MOG2等进行背景减法时，对象中通常会有间隙，因此如果要应用遮罩，则会丢失数据（请参见下面上载的示例遮罩）。在OpenCV（最好是Python）中，有什么好方法可以“关闭”边缘，然后在关闭的边缘内填充掩码（请参阅上传的我手动创建的示例图像）？一个关键问题是，当边缘缺少一个块时，OpenCV需要知道如何继续边缘以关闭和填充该块 例如，如果使用背景减法检测行走的人，然后将遮罩应用于图像并进行“填充”，最终结果将是一个人被遮罩出背景，而不会从他们的身体或衣服上丢失任何块，这与不首先进行此操作而仅应用遮罩不同 我知道在某些情况下，他们的皮肤或衣服可能太多与背景匹配，因此这种方法可能无法在所有情况下都完美地工作，但我至少正在寻找一种效果相当好的方法 这一切背后的目标是能够提取移动对象，以便对其进行HAAR/LBP匹配，从而更有效地识别它们（由于找到了感兴趣的区域）和准确地识别它们（由于消除了任何可能的背景混淆） 原创的 理想情况下会变成这样OpenCV-“；填写「；背景减法遮罩中缺少的对象片段,opencv,computer-vision,Opencv,Computer Vision,（我是在OpenCV的背景下问这个问题的，但欢迎使用其他库或通用计算机视觉技术回答） 当使用MOG2等进行背景减法时，对象中通常会有间隙，因此如果要应用遮罩，则会丢失数据（请参见下面上载的示例遮罩）。在OpenCV（最好是Python）中，有什么好方法可以“关闭”边缘，然后在关闭的边缘内填充掩码（请参阅上传的我手动创建的示例图像）？一个关键问题是，当边缘缺少一个块时，OpenCV需要知道如何继续边缘以关闭和填充该块 例如，如果使用背景减法检测行走的人，然后将遮罩应用于图像并进行“填充”，最终结果
我要尝试的第一件事是形态学运算。形态学打开以滤除遮罩中的噪声斑点，形态学关闭和形态学孔洞填充以填充间隙。你必须进行实验，为你的具体问题找到最佳的结构元素