Aforge Blob Detection

Question

Как обнаружить Non Moving Blobs из видео?

Давайте рассмотрим, что у меня есть видео и исходное растровое изображение рамы. Возможно ли обнаружить BLOB/объект, который НЕ ДВИЖЕТСЯ? и нарисуйте прямоугольник вокруг этого объекта?

Answer 1

Это решение, которое находится в моем уме, и я не уверен, что к работам правильно:

1. запускать любые предварительно требуется фильтры и алгоритмы, чтобы быть готовыми к BLOb обнаружения.
2. запустить алгоритм обнаружения блоба и сохранить все капли в массиве.
3. найти центр и размер области каждой капли.
4. сравнить текущие данные кадровой капли с предыдущими каплими (их центр и размеры)
5. Если изменения были в допустимом диапазоне, это неравномерные капли.

Answer 2

Это напоминает мне алгоритм обнаружения забытых объектов в метро. Если я не ошибаюсь, вы хотите обнаружить объекты, которые не двигаются и которые не были на начальном фоне? Вы можете применить этот подход:

С исходным изображением, как это (не мог найти действительно пустое изображение метро):

И изображение с дополнительным статическим объектом (отходы может) , двигаясь в метро, ​​и человек ждет, вероятно, движется немного:

После Image> ThresholdDifference (http://www.aforgenet.com/framework/docs/html/322123cf-39df-0ae8-6434-29cceb6a54e1.htm) мы получим что-то вроде:

Обратите внимание, как появляется отходы могут наряду с другими объектами, которые не были там. Если применить этот Сходный процесс несколько раз, скажем каждые 10 секунд, а затем изображение> Intersect (http://www.aforgenet.com/framework/docs/html/7244211d-e882-09b1-965d-f820375af8be.htm) вы закончите с чем-то вроде этого после нескольких минут:

Вы можете легко получить координаты этот объект с изображениями> Connected компоненты этикетирование (http://www.aforgenet.com/framework/docs/html/240525ea-c114-8b0a-f294-508aae3e95eb.htm)

Недостатками этого подхода:

• требуется некоторое время (минуты, если вы сделать снимок каждые 10 секунд, секунды е или более частые снимки) для обнаружения объектов.
• Потребуется еще больше времени для обнаружения объекта с похожим цветом, чем фон, вы можете легко заметить этот недостаток в верхней части банки, который также белый, как стена.