Python：检测到运动周围的重叠框

Question

我目前正在做一个动作检测项目，它可以检测动作并在动作周​​围绘制一个红色边界框。现在我的程序会检测运动并在运动周围绘制一个边界框，但是还有很多重叠的边界框以及正确的边界框。有没有办法可以减少到1盒？

这是我的代码：

    for c in cnts:
        if cv2.contourArea(c) < 500:
            continue

        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
        cv2.rectangle(frame, (x,y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

这是当前的结果（在网上找到这张图片，但是同样的问题）：

Answer 1

要在最终结果中仅显示一个边界框，您必须先保存原始图像。然后，每次绘制边界框时，都必须在原始图像的副本上绘制它，并将此新绘制的图像保存为结果。

我假设您正在使用循环并在此循环内部绘制图像上的边界框，但每次都要在同一图像变量上绘制，从而产生多个可见边界框。如果这是一个不正确的假设，那么请在您的问题中澄清，提供更多代码，并提供输出的当前示例，并显示错误，以及所需结果的示例。

如果您只想要最近描述动作的方框，则无需担心以下算法。

groupRectangles（）

openCV中存在一个内置函数，它将彼此靠近并且形状和大小相似的矩形分组为groupRectangles()。它将返回由彼此靠近的组合矩形产生的矩形列表。对于不同版本的openCV（3.0 beta docs of groupRectangles()），应该有一个类似的（如果不是完全相同的）函数。

编写算法简单：

对于您的问题的注释中的hinted by @pypypy，如果重绘框太小而且没有显示您想要的运动区域，那么您可以使用简单的算法来组合它们。然而，由于边界框没有描绘小的移动，所以取两个框中较大的一个可能不是你想要的（你需要用一个例子来澄清你想要的输出）。

有一个简单的算法可以组合边界框，这样你就有了一个边界框，它可以覆盖新边界框和前一个边界框的总面积。该算法包括从两个框中获取所有x和y值的最大值和最小值，然后仅将基于这些x和y值的新框绘制到原始原始图像的副本上。这将创建一个边界框，封装所有当前和以前的运动区域。