我正在做一些关于跟踪一个人的工作，我正在使用这个dataset。我现在正在尝试使用背景减法方法提取前景，即Mean Filter
我的背景是这样的
如果我尝试像这样减去当前帧
所以减法后我得到这样的图像
在阈值 0.15 或 38
之后我得到了这个面具
因此，如果您注意到这个蒙版，它会将这个前景分成两部分，因为人和椅子的遮挡。我不知道如何解决这个问题。有什么建议吗？
【问题讨论】：
标签： image-processing computer-vision background-subtraction background-foreground occlusion
为了解决您连接单独部分的特殊问题，请使用膨胀http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/filtering.html?highlight=dilate#dilate
【讨论】：
如果我理解正确，您正在尝试使用帧差异进行背景减法，例如您提到的mean filter。但请记住，它只会检测移动的前景，并且手动提供阈值很困难。我建议你改用Mixture of Gaussian 方法，这种方法更有效，并且在 OpenCV 中实现。
【讨论】：
这也不是一个完美的解决方案。请减少在背景减法中创建背景图像的帧数，它可能会对您有所帮助。或者经常初始化背景减法结构。
【讨论】：
这不是一个完美的解决方案，但也许它对你来说就足够了 - 在蒙版图像上找到所有轮廓，加入它们（通常轮廓表示为点的向量，因此将所有轮廓放入一个向量中），然后找到凸包连接轮廓（如果您使用的是opencv - 使用convexHull 函数http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/shapedescriptors/hull/hull.html）。
【讨论】：