快捷導(dǎo)航

opencv實(shí)現(xiàn)三幀差法解析

更新時(shí)間：2020年03月21日 06:25:21 作者：xiao__run

這篇文章主要介紹了opencv實(shí)現(xiàn)三幀差法的相關(guān)資料，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

今天和大家談?wù)勅龓罘▉?lái)實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)吧，其中運(yùn)動(dòng)檢測(cè)畫框?qū)崿F(xiàn)追蹤方法多種多樣，大家可以自行百度，后面我也會(huì)一一實(shí)現(xiàn)，今天我先給大家玩玩三幀差法吧；；；；（注釋非常清楚哦，程序也極其簡(jiǎn)單的）

幀差法是最為常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和分割方法之一，基本原理就是在圖像序列相鄰兩幀或三幀間采用基于像素的時(shí)間差分通過(guò)閉值化來(lái)提取出圖像中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域。首先，將相鄰幀圖像對(duì)應(yīng)像素值相減得到差分圖像，然后對(duì)差分圖像二值化，在環(huán)境亮度變化不大的情況下，如果對(duì)應(yīng)像素值變化小于事先確定的閡值時(shí)，可以認(rèn)為此處為背景像素:如果圖像區(qū)域的像素值變化很大，可以認(rèn)為這是由于圖像中運(yùn)動(dòng)物體引起的，將這些區(qū)域標(biāo)記為前景像素，利用標(biāo)記的像素區(qū)域可以確定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在圖像中的位置。由于相鄰兩幀間的時(shí)間間隔非常短，用前一幀圖像作為當(dāng)前幀的背景模型具有較好的實(shí)時(shí)性，其背景不積累，且更新速度快、算法簡(jiǎn)單、計(jì)算量小。算法的不足在于對(duì)環(huán)境噪聲較為敏感，閩值的選擇相當(dāng)關(guān)鍵，選擇過(guò)低不足以抑制圖像中的噪聲，過(guò)高則忽略了圖像中有用的變化。對(duì)于比較大的、顏色一致的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，有可能在目標(biāo)內(nèi)部產(chǎn)生空洞，無(wú)法完整地提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

簡(jiǎn)單說(shuō)一下程序思路哈，參考了一下opencv官網(wǎng)教程

#include<iostream>
#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
const unsigned char FORE_GROUD = 255;int thresh = 10;
int main(int argc,char*argv[])
{   
 VideoCapture video(argv[1]); //判斷如果video是否可以打開 
 if(!video.isOpened())  
 return -1;  

//用于保存當(dāng)前幀的圖片 

 Mat currentBGRFrame;  
//用來(lái)保存上一幀和當(dāng)前幀的灰度圖片 
 Mat previousSecondGrayFrame; Mat previousFirstGrayFrame; Mat currentGaryFrame; 
 //保存兩次的幀差 
Mat previousFrameDifference; //previousFrameFirst - previousFrameSecond的差分 
Mat currentFrameDifference;  //currentFrame - previousFrameFirst; 
 //用來(lái)保存幀差的絕對(duì)值 
Mat absFrameDifferece; 
//用來(lái)顯示前景 
 Mat previousSegmentation; Mat currentSegmentation; Mat segmentation; 
 //顯示前景 
 namedWindow("segmentation",1); 
 createTrackbar("閾值:","segmentation",&thresh,FORE_GROUD,NULL); 
 //幀數(shù) 
 int numberFrame = 0; 
//形態(tài)學(xué)處理用到的算子 
 Mat morphologyKernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3),Point(-1,-1));  
 for(;;) 
 {  //讀取當(dāng)前幀  
 video >> currentBGRFrame;  
 //判斷當(dāng)前幀是否存在  
 if(!currentBGRFrame.data)   
 break;   
  numberFrame++;  
 //顏色空間的轉(zhuǎn)換  
 cvtColor(currentBGRFrame,currentGaryFrame,COLOR_BGR2GRAY);   
 if( numberFrame == 1)  {  
 //保存當(dāng)前幀的灰度圖   
 previousSecondGrayFrame = currentGaryFrame.clone();    
  //顯示視頻  
 imshow("video",currentBGRFrame);   continue;  }  
 else if( numberFrame == 2)  
 {   
 //保存當(dāng)前幀的灰度圖  
  previousFirstGrayFrame = currentGaryFrame.clone();   
 //previousFirst - previousSecond   
 subtract(previousFirstGrayFrame,previousSecondGrayFrame,previousFrameDifference,Mat(),CV_16SC1);   
 //取絕對(duì)值   
 absFrameDifferece = abs(previousFrameDifference);      
 //位深的改變   
 absFrameDifferece.convertTo(absFrameDifferece,CV_8UC1,1,0);   
 //閾值處理  
 threshold(absFrameDifferece,previousSegmentation,double(thresh),double(FORE_GROUD),THRESH_BINARY);    
  //顯示視頻  
 imshow("video",currentBGRFrame);   
 continue;  }  
 else  
 {   
 //src1-src2   
subtract(currentGaryFrame,previousFirstGrayFrame,currentFrameDifference,Mat(),CV_16SC1);    
   //取絕對(duì)值  
  absFrameDifferece = abs(currentFrameDifference);      
 //位深的改變   absFrameDifferece.convertTo(absFrameDifferece,CV_8UC1,1,0); 
   //閾值處理   
 threshold(absFrameDifferece,currentSegmentation,double(thresh),double(FORE_GROUD),THRESH_BINARY);  //與運(yùn)算   
 bitwise_and(previousSegmentation,currentSegmentation,segmentation);    //中值濾波   
medianBlur(segmentation,segmentation,3); //形態(tài)學(xué)處理(開閉運(yùn)算)   
 //morphologyEx(segmentation,segmentation,MORPH_OPEN,morphologyKernel,Point(-1,-1),1,BORDER_REPLICATE);   
 morphologyEx(segmentation,segmentation,MORPH_CLOSE,morphologyKernel,Point(-1,-1),2,BORDER_REPLICATE);      
      //找邊界   
 vector< vector<oint> > contours;   
 vector<Vec4i> hierarchy;   
 //復(fù)制segmentation  
  Mat tempSegmentation = segmentation.clone();  
  findContours( segmentation, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0) );//CV_RETR_TREE  
  vector< vector<oint> > contours_poly( contours.size() );     
  /*存儲(chǔ)運(yùn)動(dòng)物體*/   
  vector<Rect> boundRect;   
  boundRect.clear();      
 //畫出運(yùn)動(dòng)物體   
 for(int index = 0;index < contours.size() ;index++)   
 {   
 approxPolyDP( Mat(contours[index]), contours_poly[index], 3, true );   
  Rect rect = boundingRect( Mat(contours_poly[index]) );    
 rectangle(currentBGRFrame,rect,Scalar(0,255,255),2);   }  
 //顯示視頻  
 imshow("video",currentBGRFrame);      
 //前景檢測(cè)   
imshow("segmentation",segmentation);   
 //保存當(dāng)前幀的灰度圖   
 previousFirstGrayFrame = currentGaryFrame.clone();      
 //保存當(dāng)前的前景檢測(cè)   
 previousSegmentation = currentSegmentation.clone();  
 }    
 if(waitKey(33) == 'q')   
 break; 
 } 
 return 0;
}

編譯之后，運(yùn)行./main.cpp **.avi

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

您可能感興趣的文章: