我正在构建一个视觉系统，它可以对在变速传送带上移动的箱子进行计数。
使用 open_cv 和 c++，我可以分离 blob 并提取各自的质心。
现在，如果质心穿过截止边界线，我必须增加计数变量。
这就是我卡住的地方。我尝试了 2 种选择。
我试过类似的方法
centroid_prev = centroid_now;
centroid_now = posX;
if (centroid_now >= xLimit && centroid_prev < xLimit)
{
count++;
}
如果传送带上只有一个盒子，这种方法就可以正常工作。
但是对于同一帧中的 2 个或更多 blob，我不知道如何使用数组来处理轮廓。
能否请你推荐一个简单的计数算法，它可以比较 前一帧和当前帧之间的 blob 属性，即使 每帧存在多个 Blob ？
附言。传送带速度约为 50 盒/秒，因此我们将非常感谢轻量级算法，否则我们可能会以较低的帧速率结束。
最佳答案
假设您粘贴的图像具有代表性，您可以通过某种跟踪轻松解决此问题。
我想到的最简单的方法是使用 goodFeaturesToTrack 和 calcOpticalFlowPyrLK 来跟踪传送带的运动。
您可能需要对结果进行一些过滤，但我认为这并不困难，因为运动和图像的噪音非常低。
一旦有了该运动，您就可以计算每个质心何时超过某个 X 阈值并对其进行计数。
像图中这样的角点数量较少 (<>
关于c++ - 基于图像的计数算法对移动传送带上的物体进行计数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34489516/
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