Python Opencv"；透镜（等高线）“；返回假值

我正在使用OpenCV库进行人群计数。首先，我使用“findContours（）”方法查找轮廓，该方法基本上将这些轮廓放入一个数组中。当我尝试获取场景中的人数时，我使用len（）函数读取包含轮廓的数组的长度

然而，我得到了错误的读数，我不知道为什么可能是因为阈值，但我对python和图像处理是新手，所以我无法确定问题所在，甚至无法为我的背景选择合适的阈值

这是我的代码，我将附上一些图像，显示错误读数的样子：

from cv2 import cv2
import time

video= cv2.VideoCapture('vtest.avi')
frameTime = 30 # time of each frame in ms, you can add logic to change this value.

first_frame=None

while True:
    check,frame=video.read()
    font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
    
    if cv2.waitKey(frameTime) & 0xFF == ord('q'):
        break

    
    gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray=cv2.GaussianBlur(gray,(21,21),0)
    if first_frame is None:
        first_frame=gray
        continue
    delta_frame=cv2.absdiff(first_frame,gray)
    threshold_frame=cv2.threshold(delta_frame,50,255,cv2.THRESH_BINARY)[1]
    threshold_frame=cv2.dilate(threshold_frame,None,iterations=2)

    
    

    (cntr,_)=cv2.findContours(threshold_frame.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    number = 0
    for contour in cntr:
        if cv2.contourArea(contour)<1000:
            continue
        (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(contour)
        cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),3)

        number_of_objects_in_image= len(cntr)
       

        NumberToString = str(number_of_objects_in_image)



        cv2.putText(frame, 
                'number of people:'+NumberToString, 
                (50, 50), 
                font, 1, 
                (0, 255, 255), 
                2, 
                cv2.LINE_4)
        
        
    cv2.imshow("vtest.avi",frame)
    key=cv2.waitKey(1)
    if key==ord('q'):
        break


video.release()
cv2.destroyAllWindows

从cv2导入cv2
导入时间
video=cv2.VideoCapture（'vtest.avi'）
frameTime=30#每帧的时间（毫秒），您可以添加逻辑来更改此值。
第一帧=无
尽管如此：
选中，frame=video.read（）
font=cv2.font\u HERSHEY\u SIMPLEX
如果cv2.waitKey（帧时间）&0xFF==ord（'q'）：
打破
灰色=cv2.CVT颜色（边框，cv2.COLOR\u BGR2GRAY）
gray=cv2.高斯模糊（gray，（21,21），0）
如果第一个_帧为无：
第一帧=灰色
持续
delta_帧=cv2.absdiff（第一个_帧，灰色）
threshold_frame=cv2.threshold（delta_frame，50255，cv2.THRESH_二进制）[1]
threshold\u frame=cv2.放大（threshold\u frame，无，迭代次数=2）
（cntr，u）=cv2.findContentours（阈值\u frame.copy（），cv2.RETR\u外部，cv2.CHAIN\u近似\u简单）
数字=0
对于cntr中的轮廓：
如果cv2.轮廓面积（轮廓）