使用计算机视觉计算对象计数的最佳方法
我正在研究使用摄像头进纸来计算传送带上对象的各种方法。 使用的方法：
- OPENCV背景减法
- 对象的颜色跟踪在视频中所
面临的主要问题是，即使环境条件的变化很小，也会影响对象的检测，有时会完全错过对象。 当亮度过多或太黑的情况下，还包括光条件。
请提出任何改进或解决此问题的任何其他方法 还尝试使用张量集对象检测模型检测对象。 我想在任何情况下都有100％的准确性
I'm working on various methods to count objects on conveyor belt using camera feed.
Methods used:
- OpenCV Background subtraction
- OpenCV Color Tracking of objects in the video
The main issue faced is that even with a small change in the environmental conditions affects the detection of objects and sometimes misses the object completely.
Envronmental conditions include light conditions when there is too much brightness or too much dark.
Please suggest any improvement or any other methods to solve this issue
Also trying the tensorflow object detection model to detect the object.
I want to have 100% accuracy in object counting in any condition
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