背景:我正在尝试制作一个跟踪视频中多个气泡的系统
我正在使用圆形霍夫变换在单个图像案例中实现气泡检测。由于遮挡、模糊等因素,这种检测永远不会 100% 准确。我正在调整高召回率的检测程序,可能以牺牲精度为代价。
完成此操作并将其应用于视频中的一系列帧后,我将进行大量检测,这些检测可以表征为 4D 空间中的点——x 位置、y 位置、半径和帧索引。
有没有可以从这个 4D 点云中恢复曲线的程序?
背景:我正在尝试制作一个跟踪视频中多个气泡的系统
我正在使用圆形霍夫变换在单个图像案例中实现气泡检测。由于遮挡、模糊等因素,这种检测永远不会 100% 准确。我正在调整高召回率的检测程序,可能以牺牲精度为代价。
完成此操作并将其应用于视频中的一系列帧后,我将进行大量检测,这些检测可以表征为 4D 空间中的点——x 位置、y 位置、半径和帧索引。
有没有可以从这个 4D 点云中恢复曲线的程序?
您的问题与细胞跟踪问题非常相似。使用基于 tracklet 的方法已经很好地解决了这个问题,其中每个对象(气泡、细胞等)都被建模为最大后验 (MAP) 估计。解决方案是通过线性规划。您可以在这里了解这些方法和基于 Web 的实现