問題描述：
1、當人體靠近背景時，由於深度值接近，兩者極容易融合在一起，難於分辨，導致檢測不出人形
2、使用一次建模，發現雙相機中建模效果不好，背景沒有完全去除
3、去除背景後，距離較遠的人形不太完整，同時存在背景噪點
解決過程:
1、針對問題一：當人體靠近背景時，由於深度值接近，兩者極容易融合在一起，難於分辨，導致檢測不出人形；
對於乙個固定場景，背景是不動，與此相反的是人體在場景中是動態的，鑑於此，採用背景建模使人體與背景分離，同時將背景去除後，減少了背景干擾，更易於人體檢測。
2、針對問題二：使用一次建模，發現雙相機中建模效果不好，背景沒有完全去除；
硬體方案中採用的是成一定角度的雙相機，由於頻寬的限制，軟體依次向主相機、輔相機傳送訊號捕獲影象，兩台相機全部捕獲預設為採集完成。
初的思路：當採集完成時，兩張影象依次送入同乙個背景建模模型中進行建模。我們發現建模後的背景沒有完全去除，為了去噪點，將背景去除，我們多次運用形態學相關操作並調整了相關引數，但是效果並不如意。如果背景盡可能去除，人形也隨之被腐蝕肢解，如果盡可能保留完整人形，背景又無法去除，同時會存在較多的噪點，影響人體檢測。
調整了相關引數、單相機除錯、離線除錯後，我們發現單相機背景建模後，前景與背景提取效果很好，在此基礎上，我們優化背景建模思路。
優化後思路：主相機、輔相機各自建模，當採集完成時，主相機捕獲的影象送入主相機背景建模的模型中，輔相機捕獲的影象送入輔相機背景建模的模型中，兩相機分別建模，然後對建模後的影象進行形態學操作，去除噪點。
優化後，背景去除效果顯著。
3、針對問題三：去除背景後，距離較遠的人形不太完整，同時存在背景噪點
（1）背景建模後，還存在一些背景噪點，採用開操作去除背景，多次調參，使其最優
（2）消除噪點後，人形會出現一些空洞，採用閉操作消除空洞，使人形完整
備註：
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