改进对象检测的建议

Question

我是 opencv 新手，我正在尝试跟踪图像中的一些移动对象（例如汽车）。我已经计算了光流，并用它来实现 kmeans 并尝试了诸如背景减法之类的东西，我的意思是将移动物体与静止物体分开。然后我还使用了视频的强度作为信息。以下截图分别来自流和k均值分割的结果：

结果不好，但也不错。从现在开始我该怎么做？我正在考虑尝试 SURF 特征提取和 SURF 检测器。欢迎任何想法。

Answer 1

您似乎正在使用密集光流。我建议尝试一些特征检测（冲浪，快速，等等），然后是稀疏光流跟踪（根据我的经验，它比这个任务的特征匹配更好）。然后，一旦在某些帧上获得了特征对应关系，就可以使用基本矩阵、三焦张量、平面+视差或其他一些方法来检测运动物体。您可以稍后将移动对象聚集到代表不同对象的不同运动组中。

另外，您的相机似乎是固定的。在这种情况下，您可以放弃运动检测步骤，只考虑具有足够位移的轨迹，然后将其聚类到运动组中。