OpenCV的 - 「充盈」從背景減除口罩對象的缺件

Question

（我問這在OpenCV中的情況下，但使用其他庫或一般的計算機視覺技術，歡迎答案）

在做背景減除這樣與使用MOG2一樣，對象中經常存在間隙，因此如果要應用掩碼，則會丟失數據（請參閱下面的上傳示例掩碼）。在OpenCV中（最好是在Python中）用什麼方法來「關閉」邊緣，然後在封閉邊緣內填充蒙版（參見手動創建的上傳示例圖像）？一個關鍵的問題是，當一塊缺少邊緣時，OpenCV需要知道如何繼續邊緣關閉並填充該塊。

例如，如果使用背景減法來檢測走路的人，然後將掩碼應用到圖像並進行「填充」，最終結果將是一個人在背景中被掩蓋而沒有任何大塊丟失他們的身體或衣服不像如果沒有先做這個面膜只是應用面具。

我的理解可能有一些情況下，過多的皮膚或衣服上的相匹配的背景，因此該方法可能不是在所有情況下完美地工作，但我至少尋找一個非常有效的方法。

這一切背後的目標是能夠提取移動物體，以便HAAR/LBP匹配可以在它們上運行，從而更有效地識別它們（由於找到感興趣的區域）並準確地（由於移除任何可能的背景混亂）。

ORIGINAL

理想的情況下會變成這樣的事情

Answer 1

我想嘗試的第一件事是形態學操作。形態開放過濾出面具中的嘈雜斑點，並通過形態閉合和形態孔填充填補空白。您將不得不嘗試爲您的特定問題找到最佳的結構元素。