Відмова : Я опублікував це питання на StackOverFlow, але дізнався, що тут краще підходить.

Я трохи новачок в обробці зображень, тому я хотів би запитати вас про те, як знайти оптимальне рішення для моєї проблеми, а не допомогти в коді. Я не міг придумати гарну ідею, тому хотів попросити вашої поради.

Я працюю над проектом, що використовує OpenCV, щоб підрахувати транспортні засоби з відеофайлу або живої камери. Інші люди, що працюють над таким проектом, зазвичай відслідковують рухомі об’єкти, а потім рахують їх, але замість цього я хотів працювати з іншої точки зору; просити користувача встановити рентабельність інвестицій (область інтересів) на вікно відео та працювати лише для цього регіону (з деяких причин, як, наприклад, не мати справу з усім кадрами та деяке підвищення продуктивності), як показано нижче. (Користувач може встановити більше однієї рентабельності інвестицій, і користувачеві пропонується встановити висоту рентабельності інвестицій приблизно в два рази від звичайного автомобіля в сенсі пропорції.)

Я досяг певного прогресу до цих пір, як оновлення фону, морфологічні фільтри, встановлення порогових значень та отримання рухомого об’єкта у вигляді двійкового зображення щось на зразок нижче.

Виконуючи їх, я спробував підрахувати білі пікселі остаточної порогової рамки переднього плану та оцінити, чи це автомобіль чи ні, перевіривши загальне число білих пікселів (я встановив нижню межу статичним розрахунком, знаючи висоту рентабельності інвестицій) . Для ілюстрації я намалював зразок графіки:

Як бачимо, було легко обчислити білі пікселі і перевірити, чи вона малює криву за часом і визначає, чи є машина чи щось подібне до шуму.

Проблема

Я був досить успішним, поки два автомобілі не пройшли через мою ROI разом одночасно. Мій алгоритм неправильно вважав їх одним автомобілем. Я спробував різні підходи до цієї проблеми і подібний до такого, як довгі транспортні засоби, але не знайшов задовільного рішення.

Питання

Чи можливо впоратися з цим завданням таким підходом підрахунку значення пікселів? Якщо ні, що ви пропонуєте?

Ви можете відслідковувати останні 10-15 кадрів і рахувати кількість білих пікселів цих кадрів. Ви можете розрізнити, чи це транспортний засіб чи ні, оскільки графік буде високим на 10-15 кадрів, ви зможете сказати, що це транспортний засіб, інакше це шум.

Для підрахунку декількох автомобілів у кількох бічних смугах ви можете перевірити стовпець пікселів мудро, я маю на увазі вертикально. На даний момент ви повинні перевіряти пікселі по горизонталі на білі пікселі.