改善物体检测的建议
george_t
我是opencv的新手，我正在尝试跟踪图像中的一些移动物体（例如汽车）。我已经计算出了光流，并用它来实现kmeans并尝试诸如背景减法之类的东西，我的意思是将静止的运动对象分开。然后，我也将视频的强度用作信息。以下屏幕截图分别来自流程的结果和k均值分割：
结果不佳，但还不错。从现在开始我该如何进行？我正在考虑尝试SURF特征提取和SURF检测器。任何想法都欢迎。
亚历克西罗日科夫
看来您正在使用密集的光流。我建议尝试一些特征检测（冲浪，快速等），然后进行稀疏的光流跟踪（根据我的经验，这比此任务的特征匹配要好）。然后，一旦在某些帧上具有特征对应关系，就可以使用基本矩阵，三焦点张量，平面+视差或其他方法来检测运动对象。以后可以将移动的对象聚类为代表不同对象的不同运动组。
而且看来您的相机是固定的。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，然后将其聚类为运动组。
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