通过 Masking 标记检测到的对象

Question

我正在关注this 链接，以解决problem of mine。在第一个链接中，它提到，我们可以创建一个“掩码”，如果下一个对象非常靠近那个“掩码”，我们将不会检测到它，因为它可能是同一个对象。但是如果它有距离，我们应该检测它，然后跟踪它直到最后。

但我不知道如何创建掩码并使用条件语句将其排除。所以，第一个问题是创建面具。如果我可以创建对象的掩码，那么我可以尝试将其从下一次检测中排除。

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture('anyvideo.mp4')

while(1):

    # Take each frame
    ret, frame = cap.read()

    if ret:

        # detect the object  and get contour of the image. I'm calling it bbox

        tracker = cv2.Tracker_create("KCF")
        ok = tracker.init(frame, tuple(bbox))
        ok, bbox = tracker.update(frame)
        p1 = (int(bbox[0]), int(bbox[1]))
        p2 = (int(bbox[0] + bbox[2]), int(bbox[1] + bbox[3]))
        cv2.rectangle(frame, p1, p2, (0,0,255))
        cv2.putText(frame, 'Tracked', (x + 25,y + 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1, (255,255,255), 2, cv2.LINE_AA)
        mask = np.full((frame.shape[0], frame.shape[1]), 0, dtype=np.uint8)
        res = res.append(cv2.bitwise_and(frame,frame,mask = mask))


        k = cv2.waitKey(5) & 0xFF
        if k == 27:
            break
    else:
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

谢谢！

Answer 1

首先，为reference拍摄一张没有物体、背景相同的图像。然后减去对象所在的图像。它会给你一些价值，期望零，对象存在的地方。对其执行二进制阈值。现在您将拥有单独的对象。将其用作掩码。