如何检查边框是否在AOI上，以及它何时离开。OpenCV python

Question

所以我想要做的是使用OpenCV来检测盒子和制作感兴趣的区域。当一个盒子经过一个AOI时，它会把它算作一种用途。这很好，但它不断增加每个帧的使用。在检测到使用情况时，我只想这样做一次。

所以我在这里做的是：

1. 从背景减法中找到轮廓。作品
2. 检测到每个blob的边界框。作品
3. 在每个AOI框上循环，并在Union上使用一个交集来查看是否有重叠。
4. 我将AOI列表中的计数布尔值设置为True。只有当它开始是错误的时候。
5. 如果它被计算的话，我会忽略它
6. 如果在联合上没有交集，那么我将计数设置为False。

这里的错误是，它要么一直在计算每一个帧的使用情况，要么只会一次又一次地计数。我想计算它的每一个独特的用法，而不是每一个帧。这就是我到目前为止所拥有的。

 # # loop over the contours
    for c in contours:
        # Filter out the blobs that are too small to be considered cars.
        contours = filter(lambda cont: cv2.contourArea(cont) > 30, contours)
        # compute the bounding box for the contour
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)

        #Find each Area Of Interest usage
        #detectUsage(area_of_interest, c, frame)
        for aoi in area_of_interest:
            #Check if there is a overlap between the detected contour and AOI
            if gvp.machineUseCheck(c, aoi[1]):
                print("{} in use".format(aoi[0]))
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (222, 150, 1), 2)
                if aoi[2] == False:
                    aoi[2] = True
                    print("{} set to True".format(aoi[0]))
                elif aoi[2] == True:
                    print("{} Already true".format(aoi[0]))
            elif gvp.machineUseCheck(c, aoi[1]) == False:
                aoi[2] = False
                print("{} not in use".format(aoi[0]))

        #Get all the centers for the bounding boxes
        center = (int(x + w / 2), int(y + h / 2))
        cv2.circle(frame, center, 4, (0, 0, 255), -1)

Answer 1

我想出了我所需要做的就是稍微重新组织for循环。

        for aoi in area_of_interest:

        cv2.putText(frame, "AOI Value:{}".format(aoi[2]), (10, 150), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6,
                    (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, "{} Count:{}".format(aoi[0], str(aoi[3])), (10, aoi[4]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                    0.6, (0, 255, 0), 2)

        i = 0
        for c in contours:
            # Filter out the blobs that are too small to be considered cars.
            contours = filter(lambda cont: cv2.contourArea(cont) > 30, contours)
            # compute the bounding box for the contour
            (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
            center = (int(x + w / 2), int(y + h / 2))
            cv2.circle(frame, center, 4, (0, 0, 255), -1)
            if gvp.machineUseCheck(c, aoi[1]):
                if not aoi[2]:
                    aoi[2] = True
                    aoi[3] += 1
                cv2.putText(frame, "Machine IN USE:", (10, 130), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6,
                            (0, 255, 0), 2)
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (222, 150, 1), 2)
                break
            elif i == len(c):
                aoi[2] = False
                break
            i += 1