Opencv 使用掩码作为输入进行跟踪

我目前正在使用一个基于CNN的对象检测模块，该模块为我提供对象，然后我使用OpenCV作为跟踪输入。到目前为止，对象检测模块都是生成矩形的，但是我想转换到一个分割模块，比如为每个对象输出遮罩和矩形。遮罩是对象更精确的表示形式。OpenCV中的所有跟踪器都以矩形作为输入。有没有办法使用遮罩而不是盒子来跟踪对象。如果有助于跟踪对象，我可以将遮罩转换为轮廓

活动轮廓可以使用轮廓作为输入进行跟踪

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因此，您可以使用cnn模型中的轮廓初始化第一帧，在后续帧中，您不需要调用昂贵的forward，但可以基于此模型将轮廓更新为新的轮廓。

抱歉，OpenCV中没有针对活动轮廓模型的内置开箱即用解决方案

该分割模型广泛应用于计算机视觉问题（由提出）中，是其他基于能量（如，或）的分割模型的起点

因此，尝试在OpenCV上执行活动轮廓分割，有几种解决方案，但我认为您必须了解，以便能够根据应用程序的上下文正确设置参数

这里有一个很好的实现（有点模糊）

以及其他实施，这可以帮助您在理论和实施之间建立联系：

我的忠告是:

阅读原始文件以了解参数

在Matlab上测试一些例子，用参数和结果来播放一些

使用此处链接的OpenCV测试一些实现

为您的问题上下文确定最佳参数并进行测试

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考虑用你的结果为OpenCV做出贡献。

afaik在OpenCV中跟踪时没有内置的使用掩码的方法，但是代码是开源的，所以你可以对其进行调整。@Mika但是大多数方法都以矩形作为输入，只以x、y和w、h作为输出。你能解释一下我需要更改哪些部分吗？不，y抱歉，您必须自己理解代码，这在很大程度上取决于特定的跟踪方法。例如：在其中一种跟踪机制中，级联分类器是动态训练的。您可能可以在创建训练数据时使用掩码将对象与背景分离，并引入额外的随机/di不同的背景使得训练更好，跟踪更稳健。