小作業-OpenCV實現運動目標檢測

使用已有的混合高斯前景檢測庫函數，實現一段視頻中的運動目標檢測

根據OpenCV官方提供的樣例代碼所寫

createBackgroundSubtractorMOG2()有3個參數，分別是歷史像素對背景像素計算值的影響時間，判斷是否為前景點的分割閾值，以及是否檢測倒影 仔細閱讀類內函數的話發現還能設置混合高斯的元數，像素更新率等其余參數

1.讀取文件，設置輸出視頻格式

import cv2 as cv
import numpy as np

cap = cv.VideoCapture('F:\大學\大三下\數字圖像處理\第3章作業 高斯建模與運動目標檢測\第3章作業 高斯建模與運動目標檢測\pets2006_0.avi')
fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')
fps = cap.get(cv.CAP_PROP_FPS)
print('該視頻的幀速率為：',fps)  
size =(int(cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
       int(cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
print('該視頻每一幀的大小為：',size)       
out1 = cv.VideoWriter('5_Gaussian_mask_normal.avi', fourcc, fps, size,0)
out2 = cv.VideoWriter('5_Gaussian_final_normal.avi', fourcc, fps, size)

#該視頻的幀速率為： 30.0
#該視頻每一幀的大小為： (320, 240)

調用背景檢測函數，並設置參數

檢測出前景區域的二值圖像之后，使用findContours()尋找邊緣 畫矩形可以選擇畫最小外接矩形，還是畫能覆蓋區域的最小的水平放置的矩形

#背景檢測框架
backSub = cv.createBackgroundSubtractorMOG2()
#設置混合高斯模型數
backSub.setNMixtures(5)
backSub.setShadowValue(0)

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    # if frame is read correctly ret is True
    if not ret:
        print("Can't receive frame any more. Exiting ...")
        break
    
    #每一幀背景檢測都會作為背景檢測的輸入
    fgMask = backSub.apply(frame)
    background = backSub.getBackgroundImage()
    out1.write(fgMask)
    
    #尋找檢測區域
    #高斯平滑
    blur = cv.GaussianBlur(fgMask,(5,5),0)
    contours, hierarchy	= cv.findContours(image = blur,mode = cv.RETR_CCOMP,method = cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    image = frame;
    # image =	cv.drawContours(image,contours,-1,(255,0,0))
    for i in range(0,len(contours)): 
        
        # #以下畫的是最小外接矩形，可以不是標准的水平放置的矩形框
        # rect = cv.minAreaRect(contours[i])
        # box = np.int0(cv.boxPoints(rect)) 
        # s = np.square(box[1][0]-box[0][0])+np.square(box[1][1]-box[0][1])\
        #     +np.square(box[2][0]-box[1][0])+np.square(box[2][1]-box[1][1])
        # if s > 500:
        #     cv.line(image,tuple(box[0]),tuple(box[1]),(255,0,0))
        #     cv.line(image,tuple(box[1]),tuple(box[2]),(255,0,0))
        #     cv.line(image,tuple(box[2]),tuple(box[3]),(255,0,0))
        #     cv.line(image,tuple(box[3]),tuple(box[0]),(255,0,0))
        
        #以下畫的是標准水平放置的矩形框
        x, y, w, h = cv.boundingRect(contours[i])  
        s = w*h
        if s > 500:
            cv.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (255,0,0))
        
    out2.write(image)

    
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break

#Can't receive frame any more. Exiting ...

輸出背景圖像，並釋放資源

cv.imwrite('BackGround.png',background)
cap.release()
out1.release()
out2.release()
cv.destroyAllWindows()

背景檢測結果如下

 

運動目標檢測結果截圖