マスキングによって検出されたオブジェクトにマークを付ける

Question

を解決するために、私はthisリンクをフォローしていました。最初のリンクでは、「マスク」を作成することができます。次のオブジェクトがその「マスク」に非常に近い場合、同じオブジェクトである可能性があるため、検出しません。しかし、距離がある場合は、それを検出し、最後まで追跡する必要があります。

しかし、私はマスクを作成し、それを除外するために条件文を使用する方法を得ていません。だから、マスクを作ることの最初の問題があります。オブジェクトのマスクを作成できれば、それを次の検出から除外しようとすることができます。

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() 

ありがとう！

Answer 1

まず、参照の画像を、同じ背景にあるオブジェクトなしで撮影します。次に、は、オブジェクトが存在するイメージをから引く。それはあなたにある価値を与え、オブジェクトが存在するところでゼロを期待します。それにバイナリしきい値を実行します。今はあなただけのオブジェクトを持っています。 マスクとして使用してください。