3.4 视觉处理流程优化

多级过滤策略

项目中采用的多级过滤策略：

1. 面积过滤：300 < area < 10000 像素
2. 圆形度过滤：circularity > 0.8
3. 位置稳定性过滤：低通滤波平滑位置变化
4. 比例一致性检查：连续多帧检测结果一致

实时性能优化

项目中使用的性能优化技术：

# 减少图像处理分辨率
frame = cv2.resize(frame, (320, 240))  # 降低分辨率提高处理速度

# 限制处理区域
roi = frame[100:400, 100:500]  # 只处理感兴趣区域

# 使用轻量级处理操作
# 如使用简单阈值代替复杂分割算法

错误处理与鲁棒性

项目中增强鲁棒性的措施：

try:
    # 图像处理代码
    processed_frame, mask, data = dector.process(image)
except Exception as e:
    print(f"图像处理错误: {e}")
    # 使用上一帧结果或默认值
    data = self.last_valid_data
    
# 检查数据有效性
if not data or len(data) == 0:
    # 处理目标丢失情况
    self.handle_target_lost(current_time)

关键函数应用总结