Существующие алгоритмы обнаружения объектов для конкретного случая
Я ищу алгоритм (лучший случай в opencv) для обнаружения и отслеживания объектов на определенном расстоянии с низким разрешением изображения. Цель состоит в том, чтобы иметь ограничивающую рамку, которая наилучшим образом описывает объект. Для моего варианта использования у меня есть только 16 областей интереса. Каждый RoI дает мне расстояние до объекта в этой области и объем пространства, занимаемого этим объектом (в процентах). Вот как эта информация может выглядеть:
пример
Поскольку я получаю только одно расстояние на RoI, нет никакого способа различить 2 объекта внутри этого RoI, просто используя эту информацию. Но, возможно, есть алгоритм, который может извлечь выгоду из информации о занятости. Какие алгоритмы могут быть использованы для обнаружения и отслеживания нескольких объектов в поле зрения с заданной информацией?
дополнительная информация:
-Пиксельное пространство для ограничивающего прямоугольника имеет фиксированный размер 500 500 (размер outputgrid)
-Таким образом, алгоритм должен был бы взять пиксели 4x4 и работать в субпиксельном пространстве, чтобы найти ограничительные рамки
-Объекты не могут лежать друг на друге, но могут быть рядом друг с другом, как в примере (строка 2, col 0)
Что я уже пробовал:
Я просмотрел несколько алгоритмов, таких как Blob-детектор в opencv. Но все они работают с нормальными значениями пикселей вместо тех значений, которые мне даны, и я не уверен, как я мог бы переопределить информацию о изображении, чтобы ее можно было использовать с этими обычными алгоритмами компьютерного зрения.