多对象跟踪OpenCV Python，轮廓不断交换

因此，我试图编写一个程序，跟踪3个相同大小和颜色的轮廓，同时保持单独识别，但轮廓不断从一个跳到另一个。例如，我在每个轮廓上都有红色、绿色和蓝色的圆圈，但轮廓#1会在红色和绿色之间翻转，反之亦然。我正在按大小对轮廓进行排序，但即使我没有，我仍然遇到同样的问题。我正在运行OpenCV 3.2和python 3.5

if len(cnts) > 2:                                                       
    cnts = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:10]     
    for i in range(0,3):                                                
        ((x[i], y[i]), radius[i]) = cv2.minEnclosingCircle(cnts[i])     
        for i in range(0,3):                                            
            M = cv2.moments(cnts[i])                                    
            center[i] = (int(M["m10"]/ M["m00"]), int(M["m01"] / M["m00"]))
        if flag is False:                                               
            for i in range(0,3):                                        
                cup[i]=center[i]                                        
            flag = True                                                 
        else:                                                           
            if radius[i]>10:                                                            
                for i in range(0,3):                                        
                cup[i] = center[closestPoint(cup[i], center)]           
                #for i in range (0,3):                                  
                cv2.circle(frame, (int(cup[i][0]), int(cup[i][1])),     
                       int(radius[i]), color[i],2)                  
                cv2.circle(frame,(cup[i][0],cup[i][1]),5,(0,0,255),-1)  

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使用概率跟踪：如果对象的速度没有“跳跃”太强了，假设速度变化为正态分布的恒定速度，你应该能够跟踪=>你可以为每个可能的顺序/轨迹分配一个概率，在几帧之后，你可能会找到正确的。我考虑使用粒子过滤器，而不是我的近点函数（基本上是最近的欧几里德测距仪）但是我不知道如何在我的脚本中实现它。你知道我应该如何对轮廓进行排序吗？如果我按大小排序，那么如果有任何阻碍，跟踪的轮廓将改变。也就是说，红色轮廓始终是最小的，因此最小轮廓将始终跟踪为红色。如果不按大小跟踪，则每次轮廓的顺序按位置更改时，跟踪都会再次翻转。i、 圆始终是底部的轮廓。你能发布一个典型的视频给人留下印象吗？希望这能澄清问题。我感谢迄今为止所有的帮助。