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A
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这是一个解决方案,在我的脑海,我不知道要工作正常:
- 投放的前需要过滤器和算法来准备Blob检测。
- 运行斑点检测算法并将所有斑点保存在数组中。
- 找到中心,以及每个blob的面积大小。
- 将当前帧blob的数据与以前的斑点(它们的中心和大小)进行比较
- 如果更改处于可接受范围内,则它们是无法动摇的斑点。
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这让我想起在地铁上检测被遗忘物体的算法。如果我没有错,你想要检测那些不在最初的背景上移动的对象吗?你可以把这个方法:
有了这样的初始图像(无法找到一个真正空的地铁图):
而且与添加的静态物体的图像(废能) ,地铁移动,而一个人的等待,大概动了一下:
一个图像后> ThresholdDifference(http://www.aforgenet.com/framework/docs/html/322123cf-39df-0ae8-6434-29cceb6a54e1.htm),我们将得到类似:
注意如何浪费可以用不存在其他对象一起显示。如果应用此相似的过程几次,让说,每10秒,然后图像>相交(http://www.aforgenet.com/framework/docs/html/7244211d-e882-09b1-965d-f820375af8be.htm),你会像这样的东西在几分钟后结束:
您可以轻松地获取坐标用图像此对象>连通区域标记(http://www.aforgenet.com/framework/docs/html/240525ea-c114-8b0a-f294-508aae3e95eb.htm)
这种方法的缺点的:
- 需要一定的时间(分钟,如果执行快照每10秒,秒˚F或更频繁的快照)来检测对象。
- 需要更多时间来检测与背景颜色相似的物体,您可以很容易地注意到罐体上部的这一缺陷,这也是白色的,就像墙壁一样。
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