Я пытаюсь определить лучшие методы и реализации OpenCV для идентификации объектов, которые появляются в прямом эфире с камеры. Реализация должна быть устойчивой к изменяющимся условиям освещения и в идеале должна учитывать легкое движение на заднем плане (движение деревьев/облаков) без слишком большого шума.
Варианты, которые я пробовал до сих пор, включают;
-Определение абсолютных различий в пикселях между пустым фоновым кадром и текущим кадром (работает плохо, если условия освещения меняются или если камера покачивается)
-Вычитание фона (хорошо для изменения условий, но приводит к чрезмерному шуму)
- Также подумайте об использовании обнаружения краев, на которое не повлияет изменение условий освещения, и каким-то образом сравните формы объектов, чтобы увидеть, что нового
В идеале мне нужен вывод, который позволит мне генерировать ограничивающую рамку для любых объектов, которые перемещаются в кадре, при этом ссылка на фон постепенно меняется с течением времени, чтобы приспособиться к изменяющимся условиям освещения (или можно нормализовать входной кадр для света, чтобы это нет эффекта?)
Что бы вы порекомендовали? Я запускаю OpenCV через Visual Studio 2017 на С++.
