用的是高斯模型，只是对高斯模型得出的结果做了膨胀和腐蚀。后期打算是做外接矩形，然后拿这个前景算角点、直方图来进行跟踪
现在误差主要来源两个地方：
1、前景这部分颜色和背景颜色相近，走到这个位置的时候，因为颜色相近认为不是前景。一个人走着走着突然就少了一块，路过以后又能恢复回来。
2、在高斯模型里去掉了阴影。但当人走入建筑物阴影的时候，就明显把人体一部分算成了阴影。
这两个问题有什么好的思路去解决，我去尝试一下
opencv提取运动区域，怎么消除误差
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- 2022-02-09 14:58回答 3 已采纳 先进行边缘检测：假设CANNY_THRESH_1 = 90CANNY_THRESH_2 = 120edges = cv2.Canny(gray, CANNY_THRESH_1, CANNY_THRES
- 2015-08-21 02:03回答 1 已采纳 抛砖引玉，仅供参考。 1，准备工作：对需要提取的文字特征作统计，建立特征向量。 （1）建议可以采取的特征包括：黑白像素比例，霍夫曼线变化的统计量（因为文字中的笔画多数横平竖直）长宽比，如果文字大小
- 2021-06-02 11:44回答 1 已采纳 你这个结果直接滤波下不就是了吗。。。来上几次闭操作，或者用findcontours把面积区域小的直接去掉就是了。如果能保证绿色区域最大，那直接找最大的区域就是了。 还有一个方法就是将低的那个绿色阈值
- 2022-06-18 03:44windSnowLi的博客 OpenCV提取十字标中心点的几种思路：边界拟合四线交点取中、边界像素直方图取四点取中、图像自动阈值二值化拟合四直线取交点取中、图像自动阈值二值化像素直方图最大取四点取中、HSV过滤颜色掩膜细化取交点等。...
- 2022-04-14 00:07回答 3 已采纳 安装imutilspip install imutils代码ShapeDetector.Py import cv2 class ShapeDetector: def __init__(self
- 2023-01-13 21:01回答 1 已采纳 该代码的问题可能在于图像阈值化的参数设置，在 cv2.threshold() 中 threshold 的取值可能不适合这张图片。可以尝试使用其他阈值化方法，如 cv2.adaptiveThreshol
- 2018-12-04 09:11回答 2 已采纳 路人甲，来冒泡，看到你的问题觉得你应该不是缺一个师傅，而是感觉有点迷茫，找不到方向，你应该买两本数看一下，深入学习后不应该还会有这样的问题。 CSDN上不缺大佬，不过他们都很忙，不会因为一点C币
- 2023-08-30 04:11CrxzYia的博客 这里有两个思路，一个是设计kernel来提取不同...4个参数分别是想要提取线条的角度，容忍的误差，灰度图像，提取强度（想要提取的线条保持直线的长度与原始图像宽度的比值，不好理解就是数值越大，提取的线条就越多）
- 2016-05-08 09:58回答 2 已采纳 提取关键帧要看你设定的提取条件吧，最蠢的办法是弄个帧缓存池和一个帧指针（也就是一个计数器），然后用提取每一帧的时候进行条件判断，满足的就存入缓存池中，用帧指定提取指定的帧
- 2022-02-16 14:04回答 4 已采纳 https://blog.csdn.net/liming89/article/details/122394876?spm=1005.2026.3001.5635&utm_medium=distribu
- 2023-01-18 13:40回答 1 已采纳 import cv2 img = cv2.imread('black_image.jpg', 0) # 读入图片并转化为灰度图 height, width = img.shape[:2] # 获取图
- 2020-12-17 15:15AI视觉网奇的博客 # HSV中黑色范围 lower_blue = np.array([0,0,0]) upper_blue = np.array([180,255,46]) # 获得黑色区域的mask mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) # 和原始图片进行and操作，获得黑色区域 res = cv2....
- 2015-04-30 09:09回答 2 已采纳 这本书不错，我也是刚开始看。只能帮到这里了。 http://download.csdn.net/download/ngc_j/7613311
- 2023-12-15 17:33梦回阑珊的博客 然而，它的性能可能受到场景中运动的复杂性、遮挡、图像噪声等因素的影响，因此在特定应用中需要仔细考虑其局限性。在光流法的实现中，有几种不同的方法，其中最常见的是Lucas-Kanade方法和Horn-Schunck方法。这意味...
- 2020-08-08 13:33爬遍天下无敌手的博客 =n+1: if len(contours) 如果提取的轮廓数量小于n+1, 说明可能有两位数被识别到一个轮廓中，做一次闭运算，消除数位之间可能存在的连接部分，然后再次尝试提取 #cut_copy = cv.dilate(cut_copy, kernel, iterations=...
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