基于OpenCV的目标跟踪

Question

我有一个视频剪辑，鱼在水槽里游泳，水面上漂浮着小颗粒。所以，运动的物体是游动的鱼和数以百计的粒子。这是视频样本的链接。

我的兴趣是在每一帧中正确地定位鱼。

当前，我的过程如下：

1. 通过将RGB转换为HSV颜色空间，消除每个帧中的光反射(移动噪声)。
2. 应用背景减法cv2.BackgroundSubtractorMOG。
3. 使用冲蚀和膨胀来消除大部分移动粒子的噪音。
4. 在二进制图像中查找所有的边界轮廓，并计算所有块的旋转边框。
5. 计算所有旋转包围盒的高宽比。
6. 使用简单的标准来识别前景帧中的鱼:如果一个blob超过一个像素，那么检查它的旋转包围框的高宽比。如果它有最大的纵横比，它被认为是鱼。

我的问题是：

1. 在前10帧中，移动的鱼没有被cv2.BackgroundSubtractorMOG识别，我在函数上调整了history，nmixture，它在前10帧中似乎不能很好地工作。如何在前几帧中提取运动物体？
2. 在某些框架中，cv2.BackgroundSubtractorMOG可以获取鱼的模糊轮廓，如下图中的红色圆圈所示：

，有什么方法来填充这个斑点轮廓并把它识别为鱼吗？

这是我的代码的链接。

谢谢!

Answer 1

假设鱼只沿着这个方向(或相反的方向)游动，您可以尝试使用自定义的形态学操作来帮助生长拉长的对象。它至少应该增加blob的大小，从而为MoG模型提供更多的数据进行跟踪。