我正在制作Opencv应用程序，需要计算相机可以检测到的任何运动对象。相机是静止的，我做了对象跟踪与opencv和cvblob参考了许多教程。
我发现一些类似的问题:对象计数
我发现这是相似的http://labs.globant.com/uncategorized/peopletracker-people-and-object-tracking/
我是OpenCV的新手，我已经通过了OpenCV文档，但我找不到任何与视频中移动对象计数相关的内容。
谁能告诉我怎么做，特别是计数部分。正如我在上面的文章中读到的，他们统计了那些越过虚拟界限的人。是否有特殊的算法来检测过线的物体?
你的问题可能是广泛的，当你问关于在视频序列中计算移动对象的一般技术。我给你一些提示，也许能帮到你:
- 通常在计算机视觉中，没有一种特定的方法可以解决你的问题。尝试做一些关于人物检测，背景提取和运动检测的研究，以获得更广泛的视角
- 更清楚地说明您的系统的用户需求，即图像框架中可以出现多少人?当您想要跟踪多个人时，事情就变得复杂了。此外，其他移动的物体能否出现在图像上(例如动物)?如果没有并且只有一个人应该被跟踪，那么你的问题的答案很简单，请参阅下面的解释。如果是，你需要做更多的研究。 通常你无法在OpenCV API中找到直接解决计算机视觉问题的方法，即没有这样的方法直接解决人的计数问题。但肯定有一些论文，参考(通常是一些科学的东西)可以用来解决你的问题。所以没有办法"计算跨越竖线的人数"。你必须解决合并算法的问题。
在你提供的链接中，可以看到他们使用一些算法来提取背景，确定什么是不移动的背景和移动的前景(在我们的例子中，一个行走的人)。我们不确定他们是否使用了更复杂的东西，但是关于背景提取的信息足以让我们开始解决问题。
这是我对解决方案的贡献。假设只有一个人在稳定放置的摄像机前行走，并且看不到其他物体的运动，则按照以下步骤进行操作:
- 在镜头前没有人移动时保存帧，稍后将作为背景 的参考。
- 在一个循环中，应用一些背景检测器来提取图像中代表运动的部分(MOG甚至你可以只是计算背景和当前帧之间的差异，然后是二进制阈值和blob计数，见我的答案在这里)
- 根据假设，只应该检测到一个blob(如果没有，使用一些指标选择"最好的一个")。例如，选择面积最大的那个)。那个斑点就是我们要追踪的人。知道它在图像上的位置，比较"垂直线"的位置。从左向右移动的对象表示退出，从右向左移动的对象表示进入。
请记住，这个解决方案只适用于我们所述的假设。