問題陳述：在 yolo 中成功獲取對象周圍的邊界框后，我想將背景與對象本身分開。我的解決方案：我有一個 RGB-D 相機，它返回深度圖以及圖像（圖像提供給 yolo obv），使用深度圖，我做了一個簡單的函數(shù)來獲取深度（四舍五入）和多少像素具有相同的值def GetAllDepthsSortedMeters(depth_image_ocv):? ? _depth = depth_image_ocv[np.isfinite(depth_image_ocv)]? ? _depth= -np.sort(-depth_image_ocv)[:int(len(_depth)/2)]? ? _depth=? np.round(_depth,1)? ? unique, counts = np.unique(_depth, return_counts=True)? ? return dict(zip(counts, unique))并繪制它們，我注意到有一些主峰，其余的位于它們周圍，經(jīng)過一些過濾后，我每次都能成功獲得這些峰。? ? #get the values of depths and their number of occurences? ? counts,values = GetKeysAndValues(_depths)? ? #find the peaks of depths in those values? ? peaks = find_peaks_cwt(counts, widths=np.ones(counts.shape)*2)-1使用這些峰值，我能夠通過檢查該值接近哪些峰值來從背景中分割所需的對象，并為每個峰值（及其周圍的像素）制作一個掩模。def GetAcceptedMasks(h,w,depth_map,depths_of_accepted_peaks,accepted_masks):? ? prev=None? ? prev_index=None? ? for pos in product(range(h), range(w)):? ? ? ? pixel = depth_map.item(pos)? ? ? ? if ( (prev is not None) and (round(prev,1) == round(pixel,1)) ):? ? ? ? ? ? ? ? accepted_masks[prev_index][pos[0],pos[1]]= 255? ? ? ? else:? ? ? ? ? ? _temp_array? ? = abs(depths_of_accepted_peaks-pixel)? ? ? ? ? ? _min? ? ? ? ? ?= np.amin(_temp_array)? ? ? ? ? ? _ind? ? ? ? ? ?= np.where( _temp_array == _min )[0][0]? ? ? ? ? ? accepted_masks[_ind][pos[0],pos[1]]= 255? ? ? ? ? ? prev_index = _ind? ? ? ? ? ? prev = pixel? ? return accepted_masks將圖像傳遞給 YOLOv3 并應用過濾和深度分割后，需要 0.8 秒，這遠非最佳，這主要是上述函數(shù)的結(jié)果，任何幫助都會很棒。謝謝