С++ OpenCV: отслеживание перемещения людей на улице

Я пытаюсь заставить движущихся людей отслеживать работу с OpenCV на С++, с камерой, смотрящей на улицу, и люди двигаются вокруг нее. для примера видео, которое я снял, и я использую, см. здесь: http://akos.maroy.hu/~akos/eszesp/MVI_0778.MOV

Я прочитал эту тему, и я пробовал несколько вещей, в том числе:

• обнаружение фона и создание контуров
• попытайтесь обнаружить blobs (ключевые точки для blobs)
• используя детектор людей для каждого кадра с помощью HOGDescriptor

но ни один из них не дает хорошего результата. для моего примера кода, см. ниже. для вывода кода, основанного на вышеупомянутом видео, см.: http://akos.maroy.hu/~akos/eszesp/ize.avi. контуры, обнаруженные на фоне, красны, ограничивающие прямоугольники контуров зеленого цвета, а результаты поиска людей HOG - синими.

конкретные проблемы, которые у меня есть:

обнаружение фона, а затем поиск контуров, кажется, работает нормально, хотя есть некоторые ложные срабатывания. но главным недостатком является то, что много раз один человек "разрезан" на несколько контуров. есть ли простой способ "объединить" их вместе, может быть, предполагаемый "идеальный" размер человека или какие-то другие средства?

как для детектора людей HOG, в моем случае он очень редко идентифицирует реальных людей на изображении. что я могу делать неправильно?

все указатели, идеи приветствуются!

и, таким образом, код, который я использую до сих пор, который представляет собой слабую и разнообразную выборку, которую я нашел здесь и там:

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<vector>

int main(int argc, char *argv[])
{
    if (argc < 3) {
        std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " in.file out.file" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::Mat frame;
    cv::Mat back;
    cv::Mat fore;
    std::cerr << "opening " << argv[1] << std::endl;
    cv::VideoCapture cap(argv[1]);
    cv::BackgroundSubtractorMOG2 bg;
    //bg.nmixtures = 3;
    //bg.bShadowDetection = false;

    cv::VideoWriter output;
    //int ex = static_cast<int>(cap.get(CV_CAP_PROP_FOURCC));
    int ex = CV_FOURCC('P','I','M','1');
    cv::Size size = cv::Size((int) cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH),
                             (int) cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT));
    std::cerr << "saving to " << argv[2] << std::endl;
    output.open(argv[2], ex, cap.get(CV_CAP_PROP_FPS), size, true);

    std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;

    cv::namedWindow("Frame");
    cv::namedWindow("Fore");
    cv::namedWindow("Background");


    cv::SimpleBlobDetector::Params params;
    params.minThreshold = 40;
    params.maxThreshold = 60;
    params.thresholdStep = 5;
    params.minArea = 100; 
    params.minConvexity = 0.3;
    params.minInertiaRatio = 0.01;
    params.maxArea = 8000;
    params.maxConvexity = 10;
    params.filterByColor = false;
    params.filterByCircularity = false;


    cv::SimpleBlobDetector blobDtor(params);
    blobDtor.create("SimpleBlob");

    std::vector<std::vector<cv::Point> >    blobContours;
    std::vector<cv::KeyPoint>               keyPoints;
    cv::Mat                                 out;

    cv::HOGDescriptor hog;
    hog.setSVMDetector(cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());


    for(;;)
    {
        cap >> frame;

        bg.operator ()(frame, fore);

        bg.getBackgroundImage(back);
        cv::erode(fore, fore, cv::Mat());
        cv::dilate(fore, fore, cv::Mat());

        blobDtor.detect(fore, keyPoints, cv::Mat());

        //cv::imshow("Fore", fore);

        cv::findContours(fore, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
        cv::drawContours(frame, contours, -1, cv::Scalar(0,0,255), 2);

        std::vector<std::vector<cv::Point> >::const_iterator it = contours.begin();
        std::vector<std::vector<cv::Point> >::const_iterator end = contours.end();
        while (it != end) {
            cv::Rect bounds = cv::boundingRect(*it);
            cv::rectangle(frame, bounds, cv::Scalar(0,255,0), 2);

            ++it;
        }

        cv::drawKeypoints(fore, keyPoints, out, CV_RGB(0,255,0), cv::DrawMatchesFlags::DEFAULT);
        cv::imshow("Fore", out);


        std::vector<cv::Rect> found, found_filtered;
        hog.detectMultiScale(frame, found, 0, cv::Size(8,8), cv::Size(32,32), 1.05, 2);
        for (int i = 0; i < found.size(); ++i) {
            cv::Rect r = found[i];
            int j = 0;
            for (; j < found.size(); ++j) {
                if (j != i && (r & found[j]) == r) {
                    break;
                }
            }
            if (j == found.size()) {
                found_filtered.push_back(r);
            }
        }

        for (int i = 0; i < found_filtered.size(); ++i) {
            cv::Rect r = found_filtered[i];
            cv::rectangle(frame, r.tl(), r.br(), cv::Scalar(255,0,0), 3);
        }


        output << frame;

        cv::resize(frame, frame, cv::Size(1280, 720));
        cv::imshow("Frame", frame);

        cv::resize(back, back, cv::Size(1280, 720));
        cv::imshow("Background", back);



        if(cv::waitKey(30) >= 0) break;
    }
    return 0;
}