OpenCV實現幀間差分法詳解
阿新 • • 發佈:2020-03-23
本文例項為大家分享了OpenCV實現幀間差分法的具體方法,供大家參考,具體內容如下
一.基本概念
基於視訊的車輛檢測演算法種類很多:光流法檢測,幀差法,背景消除法(其中包括:直方圖法,平均值法,單分佈和混合高斯分佈背景模型,Kalman濾波等),邊緣檢測法,運動向量檢測法...下面分享的是運動目標檢測演算法中最基本的方法—幀間差分法。
相鄰幀間影象差分思想:檢測出了相鄰兩幀影象中發生變化的區域。該方法是用影象序列中的連續兩幀影象進行差分,然後二值化該灰度差分影象來提取運動資訊。由幀間變化區域檢測分割得到的影象,區分出背景區域和運動車輛區域,進而提取要檢測的車輛目標。
它是通過比較影象序列中前後兩幀影象對應畫素點灰度值的不同,通過兩幀相減,如果灰度值很小,可以認為該點無運動物體經過;反之灰度變化很大,則認為有物體經過。第k幀和k+1幀影象fk(x,y),fk+l(x,y)之間的變化用一個二值差分影象D(x,y)表示,如式:
二值圖中0對應前後未變化的地方,1對應變化的地方。流程圖如下圖所示:
幀差法的特點是實現簡單,運算速度快,對於動態環境自適應性是很強的,對光線的變化不是十分的敏感。但是在運動體內易產生空洞.特別是目標運動速度較快時,影響目標區域準確提取。我們以年輛檢測為例,車輛檢測除了要檢測出運動車輛.同時還要檢測出暫時停止的車輛,在這個方面,此類方法無能為力。而且如果車輛的體積較大,那麼車輛在前後幀中根容易產生重疊部分,尤其是大貨車,這使得幀問差分的結果主要為車頭和車尾。車輛中間部分的差分值相對報小.形成空洞,不利於檢測。
二.程式原始碼
#include "stdafx.h" #include "highgui.h" #include "cxcore.h" #include "ml.h" #include "cv.h" void main() { CvCapture* capture; capture=cvCaptureFromFile("video.avi");//獲取視訊 cvNamedWindow("camera",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvNamedWindow("moving area",CV_WINDOW_AUTOSIZE); IplImage* tempFrame;//用於遍歷capture中的幀,通道數為3,需要轉化為單通道才可以處理 IplImage* currentFrame;//當前幀 IplImage* previousFrame;//上一幀 /* CvMat結構,本質上和IplImage差不多,但是因為IplImage裡的資料只能用uchar的形式存放,當需要這些影象資料看作資料矩陣來運算時,0~255的精度顯然滿足不了要求; 然而CvMat裡卻可以存放任意通道數、任意格式的資料 */ CvMat* tempFrameMat; CvMat* currentFrameMat; //IplImage要轉成CvMat進行處理 CvMat* previousFrameMat; int frameNum=0; while(tempFrame=cvQueryFrame(capture)) { //tempFrame=cvQueryFrame(capture); frameNum++; if(frameNum==1) { //第一幀先初始化各個結構,為它們分配空間 previousFrame=cvCreateImage(cvSize(tempFrame->width,tempFrame->height),IPL_DEPTH_8U,1); currentFrame=cvCreateImage(cvSize(tempFrame->width,1); currentFrameMat=cvCreateMat(tempFrame->height,tempFrame->width,CV_32FC1); previousFrameMat=cvCreateMat(tempFrame->height,CV_32FC1); tempFrameMat=cvCreateMat(tempFrame->height,CV_32FC1); //此時這些IplImage和CvMat都是空的,沒有存有資料 } if(frameNum>=2) { cvCvtColor(tempFrame,currentFrame,CV_BGR2GRAY);//轉化為單通道灰度圖,此時currentFrame已經存了tempFrame的內容 /* 用cvConvert將IplImage轉為CvMat,接下來用cvAbsDiff對它們處理 經過轉換後,currentFrame沒有改變,但是tempFrameMat已經存了currentFrame的內容 */ cvConvert(currentFrame,tempFrameMat); cvConvert(previousFrame,previousFrameMat); cvAbsDiff(tempFrameMat,previousFrameMat,currentFrameMat);//做差求絕對值 /* 在currentFrameMat中找大於20(閾值)的畫素點,把currentFrame中對應的點設為255 此處閾值可以幫助把車輛的陰影消除掉 */ cvThreshold(currentFrameMat,20,255.0,CV_THRESH_BINARY); //cvConvert(currentFrameMat,currentFrame); //觀察不二值化的情況 cvDilate(currentFrame,currentFrame); //膨脹 cvErode(currentFrame,currentFrame); //腐蝕 cvFlip(currentFrame,NULL,0); //垂直翻轉 //顯示影象 cvShowImage("camera",tempFrame); cvShowImage("moving area",currentFrame); } //把當前幀儲存作為下一次處理的前一幀 cvCvtColor(tempFrame,previousFrame,CV_BGR2GRAY); cvWaitKey(33); }//end while //釋放資源 cvReleaseImage(&tempFrame); cvReleaseImage(&previousFrame); cvReleaseImage(¤tFrame); cvReleaseCapture(&capture); cvReleaseMat(&previousFrameMat); cvReleaseMat(¤tFrameMat); cvDestroyWindow("camera"); cvDestroyWindow("moving area"); }
【注意】程式碼複製他處,略有改動,進行視訊輸出矯正(原始碼昰倒的影象)。
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支援我們。