我正在使用opencv使用非静态相机进行运动检测。我正在使用一种非常基本的背景减法和阈值方法来广泛了解示例视频中的所有内容。阈值处理后，我征集了所有可分离的白色像素“补丁”，将它们存储为独立的组件，并用红色、绿色或蓝色随机给它们着色。下图显示了所有此类组件都可见的足球视频。我在这些检测到的组件上创建了矩形，我得到了这张图片:所以我可以看到这里的挑战。我想将所有“相似”和靠近的组件聚集到一个实体中，以便输出图像中的矩形显示玩家作为一个整体移动(而不是他的独立肢体)。我尝试进行K均值聚类，但由于理想情况下我不知道移动实体的数量，所以我无法取得任何进展。请指导我如何做到这一点。谢谢

我写了一个简单的locationManager和locationListener使用:GPS_distance=30;GPS_interval=2000;locationManager.requestLocationUpdates(GPS_provider,GPS_interval,GPS_distance,locationListener);因此onLocationChanged“应该”每2秒更新一次，或者在30米距离变化时更新一次。发生的事情是位置仅在30米内更新。如果我将距离设置为0，则时间间隔有效!在SamsungGalaxyS4上调试。 最佳答案

这是我监听GPS位置更新的方式(使用LocationManager和LocationListener):locationManager=(LocationManager)getSystemService(LOCATION_SERVICE);listener=newMyLocationistener();//LocationListenerlocationManager.requestLocationUpdates(LocationManager.GPS_PROVIDER,30000,//milliseconds(minTime)20,//meters(minDistance)liste