假设我有一组传感器，可以让我估算出相对于某个固定矩形标记的姿势。因此，我估计了来自相机的图像中标记的轮廓是什么样的。我如何使用它来更好地检测轮廓？
我想要克服的问题是，有时候，标记会被遮挡，可能是通过切割它的线。因此，我留下两个轮廓，如果合并，将产生标记。我试过打开和关闭试图解决问题，但它对不同类型的照明不稳健。
我正在考虑的一种方法是使用预测的轮廓，并使用图像的渐变执行局部卷积，以找到我的真实姿势。
有任何想法或建议吗？
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进行姿势估计的明显优势在于它限制了用于搜索目标的图像区域。
接下来，如果您的问题是遮挡，那么您需要明确地对其进行建模，而不是仅仅尝试使用图像处理技巧进行建模：向检测器目标函数添加一个术语，表示您的目标在部分时的外观闭塞。这可以是明确的“遮挡外观”模型，也可以是隐含的 - 例如使用能够识别目标的可见部分而不依赖于整个目标的算法。