【发布时间】：2014-06-25 10:54:50
【问题描述】：
首先，我是图像处理的新手，所以请不要对我太苛刻。 话虽如此，我正在开发一个应用程序，使用相机获得的热图像来分析四肢血流的变化。用户可以通过在当前图像上放置一个形状（圆形、矩形等）来定义感兴趣的区域。然后，用户应该能够看到在指定的 ROI 内，平均温度是如何逐帧变化的。
问题在于，由于测试对象的（小）移动，某些图像不稳定。我的问题是如何确定帧之间的移动，以便相应地重新定位 ROI？
我正在使用 Emgu OpenCV .Net 包装器进行图像处理。
到目前为止，我尝试的是在找到的最大轮廓上使用GetMoments() 计算重心，并计算此重心与前一个重心之间的方向矢量。然后使用该向量转换 ROI，但结果还没有那么乐观。
这是正确的做法还是我完全找错了树？
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以下是两张显示向右下方轻微移动的示例图片：
http://postimg.org/image/wznf2r27n/
轮廓之间的比较：
http://postimg.org/image/4ldez2di1/
如您所见，轮廓的形状几乎相同，尽管脚趾附近有一些细微差别。
【问题讨论】：
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光流（图像之间的速度向量）或 sift/homography（一个图像中的点在哪里结束）
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如果 ROI 的非易失部分之间有足够的相似性，也许模板匹配是可以的。
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在最坏的情况下，两帧之间的运动（以像素为单位）有多大？有多少纹理信息（因为您正在处理热图像）？你能给我们一些示例图像吗？也许可以显示运动的示例图像。
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你会说（你的印象）提取的轮廓可以匹配吗？如果是，计算 cog 是常用 icp 算法（迭代最近点）的第一部分。也许你也看看它并实施其他步骤;)
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感谢您的回答。我将看看光流和筛选。我还编辑了我的帖子并提供了一些示例图片。
标签： opencv emgucv motion-detection