OpenCVの - このような背景の減算を行う場合、背景差分からオブジェクトの欠けている部分「に記入すると、」

Question

（私はOpenCVのの文脈でこれを求めているが、他のライブラリや、一般的なコンピュータビジョン技術を使用しての答えは歓迎されている）

を隠しますMOG2を使用する場合、オブジェクトにギャップが存在することが多いため、マスクを適用するとデータが失われます（下にアップロードされたサンプルマスクを参照）。 OpenCV（できればPythonで）を使って、エッジを「閉じる」し、閉じたエッジの中にマスクを埋め込むのは良い方法です（手作業で作成したアップロードされたサンプル画像を参照）。重要な問題は、チャンクがエッジから欠けている場合、OpenCVはエッジを閉じてそのチャンクを埋める方法を知る必要があることです。

たとえば、歩行者を検出するために背景減算を使用し、画像にマスクを適用してこの「塗りつぶし」を行うと、最終結果は、背景からマスクされていないチャンクがなくなる最初にこれをしなければマスクがちょうど適用されたのとは違って、彼らの身体または衣類の

私は、肌や衣服があまりにも背景にマッチし、すべての場合にアプローチが完全に機能しない場合があることを理解していますが、少なくともかなりうまくいくアプローチを探しています。

この目的のすべての目的は、HAAR/LBPマッチングを実行して、より効率的に（関心領域を見つけることによって）それらを識別し、背景の混乱）。

ORIGINAL

理想的には私がしようとするだろう最初のものは、形態学的操作であるTHIS

Answer 1

のようなものになるだろう。マスク内のノイズの多い斑点をフィルタリングする形態学的開口部と、ギャップを埋めるための形態学的閉鎖および形態学的穴充填。特定の問題に最も適した構造要素を見つけるためには、実験をしなければなりません。