存在背景干扰时移动摄像头下中心目标外轮廓提取方法咨询

• 划定中心ROI优先检测：提前限定画面中心1/3~1/2范围为感兴趣区域，仅在该区域内执行轮廓检测逻辑，直接排除远处背景交界线的大部分干扰区域，同时降低运算量。
• 按轮廓特征过滤无效边缘：
  1. 面积过滤：近景目标的轮廓面积、外接矩形尺寸远大于背景处的交界线边缘，设定最小面积阈值直接剔除不符合尺寸的轮廓
  2. 中心点距离过滤：计算所有轮廓中心点和画面几何中心的欧氏距离，仅保留距离最小的1~3组轮廓做后续处理，天然匹配「靠近画面中心」的需求
• 时序特征校验：基于视频流的连续属性，存储前2~3帧识别到的有效目标的位置、大小特征，新帧检测到的轮廓和历史特征做匹配，剔除位置、大小突变的异常边缘（静态背景的交界线位置基本固定，和移动的目标特征差异明显）
• 边缘特征优化：地面与背景的交界线多为单一水平方向边缘，目标外轮廓为多方向边缘组合，边缘检测阶段可过滤水平方向占比超过80%的边缘块，减少交界线的边缘输出。如果目标和背景的颜色、纹理差异明显，可先转HSV等颜色空间做目标区域分割，再提取轮廓，比直接灰度边缘检测准确率高很多。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Michael