【发布时间】：2014-02-20 21:52:42
【问题描述】：
我是图像处理和计算机视觉领域的新手。最近我正在尝试使用运动检测来检测视频中的人。
我正在使用这个dataset，这里是它的Technical Report。
好吧，我正在尝试使用背景减法方法检测人类。我假设第一帧作为背景并从背景中减去其他帧，然后我对减去的图像进行阈值化以对其进行二值化。只有当背景和前景具有完全不同的颜色强度值时，它才能正常工作。
但是有些地方前景（移动的人）和背景（那个地方的椅子）颜色相同，因此减法值变得非常小，并且无法正确检测到人，结果将其分为上半部分和下半部分。如下所示
同样如Technical Report 第 5 页所述，视频被高度压缩和其他分割错误。这使得很难检测到前景人类。
我正在尝试在线查找解决方案，但现有的研究论文非常简洁，以至于我无法理解它。
任何帮助将不胜感激。
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npinti 在评论中建议我尝试凸包，所以我尝试在以下 blob 图像上进行操作
它首先将图像分成连接的小块，然后将它们连接起来，如下图所示
这是腿部分
这是左手
还有其他 3 张小图片。但我的问题是将这些全身部分连接起来，使其成为一个完整的斑点。
参考
- E. Auvinet, C. Rougier, J.Meunier, A. St-Arnaud, J. Rousseau, “多台摄像机掉落数据集”，技术报告 1350，DIRO - 蒙特利尔大学，2010 年 7 月。
【问题讨论】：
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不是 100% 肯定因此评论，但你能使用黑色二进制点生成一个凸包并跟随那个包吗？
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您可以尝试使用光流进行运动检测。
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请检查更新的问题
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首先，您还可以对不同的颜色通道 (r,g,b) 进行减法运算。它将涵盖更多案例。
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是的，我这样做了，这就是为什么它更干净，我也尝试在 Luma 空间中减去。但没有运气。
标签： algorithm opencv image-processing computer-vision artificial-intelligence