1樓：誒呀
雞蛋剛落下時候是不是熱的，用近紅外相機。如果已經涼了，又都很髒，還是用3d的方法比較靠譜吧。還有啊，不知道x光照出來是什麼效果，啤酒包裝檢測用的就是x光成像。
2樓：
理論上，前景是運動劇烈的物體，背景是運動緩慢的物體。所以你這個雞蛋不能算是前景，只能算是你感興趣的目標。
1、連續幀影象的前景檢測可以用背景差分來做，例如高斯建模、VIBE等，但是要滿足上面的定義。即你要檢測的物體相對運動比較劇烈。
2、至於你的問題，大概只能用目標識別來做，利用HOG/顏色直方圖等特徵+adaboost/SVM/神經網路等分類器來判別。
3樓：丁長老
--------問題修改之後的update土辦法1，定時刷幀，求差，然後檢測外廓，橢圓逼近。數下橢圓數量A。
測試上個幾十次，計算出和實際數值的誤差，算出誤差係數c。
最終結果=A*c
土辦法2：紅外攝像機搞個，用紅外影象做基礎資料，可能會比較簡單點。
如果只是針對某個特定的場景，就如你說的。可以用顏色去區分。或者死命的增強邊界。
或者場景類似，但是不統一，可以考慮用SVM訓練。
比如都是各種雞蛋放各種雪地裡。
要是一會綠色葉子放綠色紙上，一會雞蛋放雪地裡。
本人表示出了死命增強邊界之外，實在想不出來有啥好法子。
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