git：https://github.com/linyi0604/Computer-Vision
思路： 开启摄像头后 设置一个当前帧为背景， 在之后检测到的帧都与背景对比不同，对不同的地方进行检测
1 # coding:utf-8
2
3 """
4 计算帧之间的差异 考虑背景帧与其他帧之间的差异 5 """
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7 import cv2 8 import numpy as np 9
10 # 调用摄像头
11 camera = cv2.VideoCapture(0) 12
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14 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) 15 background = None 16
17 while True: 18 # 读入摄像头的帧
19 ret, frame = camera.read() 20 # 把第一帧作为背景
21 if background is None: 22 background = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 23 background = cv2.GaussianBlur(background, (21, 21), 0) 24 continue
25 # 读入帧
26 gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 27 # 高斯平滑 模糊处理 减小光照 震动等原因产生的噪声影响
28 gray_frame = cv2.GaussianBlur(gray_frame, (21, 21), 0) 29
30 # 检测背景和帧的区别
31 diff = cv2.absdiff(background, gray_frame) 32 # 将区别转为二值
33 diff = cv2.threshold(diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] 34 # 定义结构元素
35 es = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (9, 4)) 36 # 膨胀运算
37 diff = cv2.dilate(diff, es, iterations=2) 38 # 搜索轮廓
39 image, cnts, hierarcchy = cv2.findContours(diff.copy(), 40 cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 41 """
42 cv.findContours() 43 参数： 44 1 要寻找轮廓的图像 只能传入二值图像，不是灰度图像 45 2 轮廓的检索模式，有四种： 46 cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓 47 cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系 48 cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界， 49 里面的一层为内孔的边界信息。 50 如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层 51 cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓 52 3 轮廓的近似办法 53 cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点， 54 相邻的两个点的像素位置差不超过1， 55 即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1 56 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素， 57 只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息 58 返回值: 59 contours:一个列表，每一项都是一个轮廓， 不会存储轮廓所有的点，只存储能描述轮廓的点 60 hierarchy:一个ndarray, 元素数量和轮廓数量一样， 61 每个轮廓contours[i]对应4个hierarchy元素hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]， 62 分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号，如果没有对应项，则该值为负数 63 """
64 for c in cnts: 65 # 轮廓太小忽略 有可能是斑点噪声
66 if cv2.contourArea(c) < 1500: 67 continue
68 # 将轮廓画出来
69 (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) 70 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) 71
72 cv2.imshow("contours", frame) 73 cv2.imshow("diff", diff) 74 if cv2.waitKey(5) & 0xff == ord("q"): 75 break
76
77 cv2.destroyAllWindows() 78 camera.release()
