Opencv二帧差法检测运动目标与提取轮廓

2023-07-28 07:33:13 103

Opencv学习之二帧差法运动目标检测与轮廓提取，供大家参考，具体内容如下

代码是从网上摘抄学习的，加了好多注释，感觉就像边看书边做笔记一样，给人以满足的享受。Let'sdothis!

#include"highgui.h"
#include"cv.h"
#include"stdio.h"
#include
#include
#include

constdoubleMHI_DURATION=0.1;//运动跟踪的最大持续时间0.1s
constdoubleMAX_TIME_DELTA=0.5//最大时间增量0.5s
constdoubleMIN_TIME_DELTA=0.05;//最小时间增量0.05s
constintN=3;
constintCONTOUR_MAX_AERA=16;

/*做帧差时要用到的图像缓冲*/
IplImage**buf=0;
intlast=0;
/*临时图像*/
IplImage*mhi=0;//运动历史图像mhi

CvConnectedComp*cur_comp,mincomp;
/*typedefstructCvConnectedComp
{
doublearea;//区域的面积
CvScalarvalue;//区域颜色的平均值
CvRectrect;//是一个区域的外接矩形
CvSeq*contour;//指向另一个序列的指针
};*/
/*定义一个内存存储器*/
CvMemStorage*storage;
/*二维坐标系下的点，类型为整型，通常以0点为原点，有x、y坐标*/
CvPointpt[4];

/*当前画面索引*/
intnCurFrameIndex=0;

/*定义用来更新运动历史图像的函数*/
/*img-输入视频帧；dst-检测结果*/
voidupdate(IplImage*img,IplImage*dst,intdiff_threshold)
{
/*获得当前时间，单位是秒*/
doubletimestamp=clock()/100;
/*获得输入视频帧的尺寸，用存到size中*/
CvSizesize=cvSize(img->width,img->height);
/*做帧差要用到的中间变量*/
inti,idx1,idx2;
/*当前帧与上一帧做帧差之后，得到的图像数据存储在nimg中*/
IplImage*nimg;
/*这步暂时没看懂--！*/
IplImage*pyr=cvCreateImage(cvSize((size.width&-2)/2,(size.height&-2)/2),8,1);
/*定义一个内存存储器*/
CvMemStorage*stor;
/*创建一个可增长的序列seq*/
CvSeq*seq;

/*先进行数据的初始化*/
/*如果历史图像为空，或者历史图像尺寸与输入的当前帧尺寸不吻合（这意味着打开了新的视频？）*/
if(!mhi||mhi->width!=size.width||mhi->height!=size.height)
{
/*如果buf还未初始化，则为buf分配内存*/
if(buf==0)
{
/*N=3*/
buf=(IplImage**)malloc(N*sizeof(buf[0]));
/*将指针s所指向的某一块内存中的每个字节的内容全部设置为ch指定的ASCII值,块的大小由第三个参数指定:memset(void*s,charch,unsignedn)。此处作用相当于将buf内的元素全部置零*/
memset(buf,0,N*sizeof(buf[0]));
}
/*若buf已经初始化了，也将buf置零*/
for(i=0;ih_next)
{
/*直接使用轮廓的矩形，调取rect会得到与x、y轴平行的矩形，并非最小矩形*/
CvRectr=((CvContour*)cont)->rect;//将序列类型转换成轮廓类型的指针？
/*矩形的面积小于轮廓面积的话，舍弃;矩形面积也不能过小*/
if((r.height*r.width>CONTOUR_MAX_AERA)&&(r.height*r.width>2560))
{
/*cvRectangle函数通过对角线两个顶点，绘制矩形*/
cvRectangle(img,//图像
cvPoint(r.x,r.y),//一个顶点
cvPoint(r.x+r.width,r.y+r.height),//另一个顶点
CV_RGB(255,0,0),//线条颜色
1,//线条粗细程度
CV_AA,//线条类型
0);//坐标点的小数点位数
}
}

/*函数调用完毕，释放内存*/
cvReleaseMemStorage(&stor);
cvReleaseImage(&pyr);
}

/处理视频，主函数/
intmain(intargc,char**argv)
{
IplImage*motion=0;
CvCapture*capture=0;
/*读取视频帧*/
capture=cvCaptureFromFile("D:\\视频\\01.mp4");
if(capture)
{
cvNamedWindow("Motion",1);
for(;;)
{
IplImage*image;
/*使用cvGrabFrame函数抓取帧*/
if(!cvGrabFrame(capture))
break;
/*使用cvRetrieveFrame函数取回被cvGrabFrame抓取的帧*/
image=cvRetrieveFrame(capture);
if(image)
{
/*如果motion并未初始化，说明这是第一帧。我们将motion初始化*/
if(!motion)
{
motion=cvCreateImage(cvSize(image->width,image->height),8,1);
cvZero(motion);
/*需要保证内存存储的顺序和取出的帧相同*/
motion->origin=image->origin;
}
}
/*若取出了新的一帧，而且motion不为空，则更新画面*/
update(image,motion,10);
/*显示处理过的图像*/
cvShowImage("Motion",image);

/*10ms内检测到用户按了任意键，均退出*/
if(cvWaitKey(10)>=0)
break;
}
/*当上面这个for循环执行结束时，说明视频已经处理完成或者用户停止处理视频了*/
cvReleaseCapture(&capture);
cvDestroyWindow("Motion");
}
return0;
}

经过测试，这个程序能够成功检测并用红色方框圈出移动的车辆和行人。

待改进的地方有：

①视频处理速度慢，导致视频处理速度只有视频正常播放速度的二分之一。

②对于行人的检测，画出的红色方框不稳定，不是将整个行人框出，经常会分别框出一个人的几个不同部位orz。

③当两个物体稍有重叠时，会将重叠物体当作一个物体圈出。

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毛票票。

Opencv二帧差法检测运动目标与提取轮廓

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