尽管初始大小固定，但跟踪对象的 BoundingBox/ROI 的大小不断增加

Question

我正在尝试使用 Media Flow Tracker 根据区域跟踪我的手，但边界框在一段时间后不断增加。它在前 10 秒左右正常工作。

这是一个代码sn-p：

def main():
display = SimpleCV.Display()
cam = Kinect()
ts = []
bb = None
img = cam.getDepth().flipHorizontal()
while display.isNotDone():
    depth = cam.getDepth().flipHorizontal()
    filtered = depth.stretch(0, 180).binarize().dilate(1)

    if bb is None:
        blobs = filtered.findBlobs()
        if blobs:
            hand = blobs.filter(abs(7000 - blobs.area()) < 500)
            print hand
            if hand:
                bb = hand[0].boundingBox()
                print bb
    if bb is not None:
        ts = filtered.track("mftrack", ts, img, bb)
        if ts:
            ts.drawBB()
            ts.showPixelVelocityRT()
            ts.drawPath()
    filtered.show()

Answer 1

我将从以下行中删除对 dilate 的调用：

filtered = depth.stretch(0, 180).binarize().dilate(1)

来自 SimpleCV documentation：

扩张（迭代次数=1） 应用形态膨胀。膨胀具有平滑斑点的效果，同时增强了噪声斑点的数量。此实现使用默认的 openCV 3X3 方形内核 Erosion 实际上是一个局部最大值检测器，内核在图像上移动并获取内核内部的最大值。

变量filtered 在每次循环迭代中与filtered.findBlobs() 一起使用。这些斑点的强度和密度用于确定边界框的尺寸。

您正在调用stretch 函数和扩张。随着时间的推移，对dilate 的调用会导致噪声被检测为手的一部分，因此边界框会相应增加。