Существует метод под названием Adaptive background subtraction model или что-то в этом роде. Он как раз и призван компенсировать неточности в референсном кадре. До него у меня пока руки не дошли, но я пару раз задумывался о его воплащении в проекте.
Спасибо! Этот документ я ещё не читал. В целом, основные состояния алгоритма я себе представляю и стейтмашину на бумаге уже накидал. Да, сначала сделаю на Си, а потом уже в железе.
Да да, именно блобами я сейчас и занят, но только пока на бумаге. Много статей уже прочитал, но пока нет осознанной архитектуры в голове. Есть проект уже с исходниками, но я копировать не хочу, мне интересно свою архитектуру придумать.
Решил так потому, что меня интересует только и только результат на выходе фильтра. Мне надо убрать мусор с бинаризированной разницы кадров. Я сравнил два способа и сделал выводы.
Именно эта идея мне и приходила в голову ранее. Да, задача интересная и я ей обязательно займусь, но на очереди у меня blob detection с последующим распознованием на нейронных сетях.
Спасибо за статью! Наконец-то я осмыслил что собой являет TrustZone.
source code