本文实例为大家分享了OpenCV利用背景建模检测运动物体的具体代码,供大家参考,具体内容如下
#include <opencv\highgui.h> #include <stdio.h> int main( int argc, char** argv ){ IplImage* pFrame = NULL; IplImage* pFrImg = NULL; IplImage* pBkImg = NULL; CvMat* pFrameMat = NULL; CvMat* pFrMat = NULL; CvMat* pBkMat = NULL; CvCapture* pCapture = NULL; int nFrmNum = 0; cvNamedWindow("video", 1); cvNamedWindow("background",1); cvNamedWindow("foreground",1); cvMoveWindow("video", 30, 0); cvMoveWindow("background", 360, 0); cvMoveWindow("foreground", 690, 0); //打开视频文件 if( !(pCapture = cvCaptureFromFile("video.avi")) ){ fprintf(stderr, "Can not open video file video.avi\n"); return -2; } //逐帧读取视频 while(pFrame = cvQueryFrame( pCapture )){ nFrmNum++; // 第一帧需要申请内存并初始化 if(nFrmNum == 1){ pBkImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1); pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1); pBkMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1); pFrMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1); pFrameMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1); // 转换为单通道图像再处理 cvCvtColor(pFrame, pBkImg, CV_BGR2GRAY); cvCvtColor(pFrame, pFrImg, CV_BGR2GRAY); cvConvert(pFrImg, pFrameMat); cvConvert(pFrImg, pFrMat); cvConvert(pFrImg, pBkMat); }else{ cvCvtColor(pFrame, pFrImg, CV_BGR2GRAY); cvConvert(pFrImg, pFrameMat); // 高斯滤波平滑图像 cvSmooth(pFrameMat, pFrameMat, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0); // 当前帧与背景图相减 cvAbsDiff(pFrameMat, pBkMat, pFrMat); // 二值化背景图 cvThreshold(pFrMat, pFrImg, 60, 255.0, CV_THRESH_BINARY); //进行形态学滤波,去除噪声. 效果不好,将行车都作为噪声去除了 //cvErode(pFrImg, pFrImg, 0, 1); //cvDilate(pFrImg, pFrImg, 0, 1); // 更新背景 cvRunningAvg(pFrameMat, pBkMat, 0.003, 0); // 将背景转换为图像格式,用于显示 cvConvert(pBkMat, pBkImg); cvShowImage("video", pFrame); cvShowImage("background", pBkImg); cvShowImage("foreground", pFrImg); if( cvWaitKey(2) >= 0 ) break; } } cvDestroyWindow("video"); cvDestroyWindow("background"); cvDestroyWindow("foreground"); cvReleaseImage(&pFrImg); cvReleaseImage(&pBkImg); cvReleaseMat(&pFrameMat); cvReleaseMat(&pFrMat); cvReleaseMat(&pBkMat); return 0; }
效果图:
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本文向大家介绍基于OpenCv的运动物体检测算法,包括了基于OpenCv的运动物体检测算法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 基于一个实现的基于OpenCv的运动物体检测算法,可以用于检测行人或者其他运动物体。 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持呐喊教程。
问题内容: 我正在使用Android手机作为主要处理器并使用摄像头检测运动的机器人项目。我从OpenCV获得了Android二进制包并正确安装它。我可以使用OpenCV本机相机捕获图像并将其显示在屏幕上。我在使用背景减法类时遇到问题。我可以在构造函数中创建一个新的BackgroundSubtractorMOG对象,但是当我尝试运行下面的代码时,它强制退出了,我从本地代码中收到错误“ Backgro
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我正在尝试检测蓝色的圆圈和它的中心。然后在检测到的圆上画一个圆,在它的中心画一个很小的圆。但我有几个错误。(我使用OpenCV 3.1.0、Python 2.7 Anaconda 64位、PyCharm作为IDE)(请帮助我使用Python代码)我运行以下代码:
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我正在学习 Swift 为 iOS 创建一款游戏,但我正在努力弄清楚精灵将如何碰撞并与背景交互。 基本游戏将是一个球,你引导迷宫,但迷宫可以比屏幕大几倍。迷宫可以是一个大位图,或者由瓷砖组成,但我还没有根据如何使球与迷宫相互作用来决定。 我可以制作迷宫精灵节点中的所有方块,然后让SpriteKit完成,但我认为这不是一个好选择。 然后是SpriteKit边缘体,如图所示——https://deve