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问跟踪多色对象
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Stack Overflow用户

提问于 2012-11-23 09:57:30

回答 2查看 471关注 0票数 2

我想跟踪一个多色的物体(4种颜色)。目前，我正在将图像解析为HSV，并在摄像头提要上应用多个滤色器范围，最后将过滤后的图像相加。然后，我根据面积对轮廓进行过滤。

这种方法在大多数情况下都很稳定，但当外部光线稍有变化时，对象无法识别，因为色调值变得混乱，跟踪对象变得越来越困难。

此外，由于我是根据面积过滤轮廓，所以我经常会出现误报，并且有时无法正确跟踪对象。

你有什么建议来解决这些问题吗？我是否可以使用其他方法来跟踪它，而不是逐个过滤颜色，然后将图像相加并搜索轮廓？

python

opencv

tracking

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2012-11-23 14:04:23

对于一个完整的证明曲目，你需要组合多个method...following是一些提示…

基于面积的轮廓线( technique...

Filtering object...this )是一种快速而简单的变化检测方法，但试图在过滤标准中增加更多的特征...

票数 0

Stack Overflow用户

发布于 2012-11-23 18:43:36

您可以尝试使用多个或无限数量的对象模型，具体取决于可用的光源，然后将对象分类为具有其中一个光源的对象或不具有该对象的对象。注意:这是一种机器学习类型的方法。

使用卡尔曼、扩展卡尔曼滤波器或粒子滤波器(取决于您的应用程序)进行过滤将是一个好主意，这样您就可以对最近跟踪的特征有一个“记忆”，并对近期跟踪的下一个颜色/特征有期望(即，如果您刚刚看到对象，则它很可能在下一帧中不会消失)。

总的来说，这是我在做机器人研究时遇到的一个难题。唯一可靠的解决方案是学习模型，并用系统实际看到的东西来确认或否认它们。任何数量的机器学习方法都应该有效，但最简单的可能是支持向量机。最健壮的可能是像高斯过程这样的东西(如果你想做无限多的模型)。祝你好运，不要太沮丧；这不是一个简单的问题！

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/13526654

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