我通过svm的特征检测从实时摄像头检测到物体，并且它在预测影响其速度的同时从摄像机读取每一帧，我只是想要选择包含该物体的帧并忽略其他帧。没有像空街或站立车这样的物体，它应该只检测移动物体
例如，如果物体在第6帧进入相机，它会包含在相机中直到很多帧，直到它从相机的范围中消失，所以它不应该重新计算相同的物体并忽略那些帧。 / p>
Explanation :
我从视频中检测到车辆，我想忽略空帧，但如何忽略它们？我只想检查包含像车辆这样的物体的帧，但是如果车辆从视频中经过，则需要约5秒，而不是意味着相同的物体需要10帧，因此程序将其计为10辆，每辆一辆帧，我想把它算作1，因为它是一个（SAME）车辆使用10帧
我的视频已经采用背景扣除形式
我探索了两种技巧：
1- Entropy ( Frame subtraction )
2- Keyframe extraction
答案 0 :(得分：0)
这个问题令人困惑。您希望从此分析中得到什么输出？这是我看到的阶段：
1）我假设每个帧为帧中每个对象的位置提供（x，y）或null。你能做到吗？
2）如果您可能在框架中获得多个对象，则必须将它们与前一帧中的对象匹配。如果这不是问题，请跳至（3）。否则，为它们出现的第一帧中的每个对象分配索引。在后续帧中，基于（x，y）距离将每个对象与前一帧中的索引匹配。笨拙，但可能还不错。
3）计算速度。看看这个框架和最后一个框架之间的差异（x，y）。当然，你不能在第一帧做到这一点。也许应用一个低通滤波器来定位以消除任何抖动。
4）遗失物体。这很难。如果你的问题是如何处理没有对象的空帧，那么我觉得你只是忽略它们。但是，如果你想跟踪在轨迹中间缺失的物体（比如可能是运动模糊的球），那就更难了。如果这是你想要的，你可能想要通过使用位置，速度甚至对象特征（如色调的直方图）预测下一个位置来进行对象匹配。
我希望这很有帮助。
答案 1 :(得分：0)
您需要一个对象跟踪器（可以在网上找到许多用于跟踪代码的示例）。那么你要找的是曲目的数量。那是你的答案。