使用视频流计算对象的数量答案

【问题标题】：counting the numbers of objects using video steam使用视频流计算对象的数量
【发布时间】：2019-05-05 02:34:04
【问题描述】：

我目前正在开发一款游戏，该游戏涉及使用 OpenCV 库，使用 Python 作为编程语言使用视频流。游戏由十二个 QR 标记（对象）组成。如何使用 OpenCV（cv2 库）计算视频流上的对象（基准标签或 QR 码）的数量。以下函数调用一个库函数，该函数读取 QR 码并使用使用或增强现实为每个标记创建一个框架：

def readAndDetect(image):

    global markerDictionary
    markers = detect_markers(image)

    for marker in markers:
        marker.highlite_marker(image)
        #Create a dictionary key == MarkerId , Values: (center)]

        markerDictionary[marker.id] = marker.center
        print(markerDictionary)
    cv2.imshow('Test Frame', image)

我的代码不断生成对象，即不断复制和计数标记。我虽然使用历史来跟踪对象以限制重复。有什么办法可以限制重复吗？

【问题讨论】：

标签： python opencv

【解决方案1】：

解决方案是创建一个历史记录来维护并持续跟踪对象的数量，如下所示：

global StringPair

    markers = detect_markers(image)    

    # to remove duplicate 
    refined_markers = dict( [ ( marker.id, marker ) for marker in markers if self.checkForExistance(marker.id) ]  )
    # And then Assign the values to the markers As result, markers has no duplicate     
    markers = [ refined_markers[idx] for idx in refined_markers  ]

    # create history
    self.history.insert(0, markers )
    #print (">>>", history)
    if len(self.history) > 30:
        self.history.pop()

    # get all markers from history
    #this will be my list for stuff
    all_markers = {}
    for entry in reversed(self.history):
        for marker in entry:
            all_markers[marker.id] = marker

    #Generate and highlight the markers          
    for idx in all_markers:
        marker = all_markers[idx]
        marker.highlite_marker(image)        

    # Number of detected markers        
    self.count2 = len(all_markers)

【讨论】：