OpenCV使用MOG和KNN实现视频背景消除建模(背景差分)

一、概述

  案例:使用MOG和KNN实现视频背景消除建模,使用OpenCV中的createBackgroundSubtractorMOG()和createBackgroundSubtractorKNN()来实现

  1.createBackgroundSubtractorMOG()参数介绍:

Ptr<BackgroundSubtractorMOG2>
    createBackgroundSubtractorMOG2(int history=500, double varThreshold=16,
                                   bool detectShadows=true);
history:用于训练背景的帧数,默认帧数为500帧,如果不动手设置learingRate,history就被用于计算当前的learningRate, 此时history越大,learningRate越小,背景更新越慢
varThreshold:方差阈值,用于判断当前像素是前景还是背景。一般默认为16,如果光照变化明显,如阳光下的水面,建议设为25,值越大灵敏度越低。
deteShadows:是否检测影子,设为true为检测,false为不检测,检测影子会增加程序时间复杂度,一般设置为false


BackgroundSubstractorMOG2->apply(src, fmask, learningRate);
src:源图像
fmask:差分图像
learningRate:学习速率,值为0-1,为0时背景不更新,为1时逐帧更新,默认为-1,即算法自动更新;

  2.createBackgroundSubtractorKNN()参数介绍:

createBackgroundSubtractorKNN(int history=500, double dist2Threshold=400.0,
                                   bool detectShadows=true);
history:用于训练背景的帧数,默认帧数为500帧,如果不动手设置learingRate,history就被用于计算当前的learningRate, 此时history越大,learningRate越小,背景更新越慢
dist2Threshold:方差阈值,用于判断当前像素是前景还是背景。一般默认为400,值越大灵敏度越低。
detectShadows:是否检测影子,设为true为检测,false为不检测,检测影子会增加程序时间复杂度,一般设置为false

 BackgroundSubstractorMOG2->apply(src, fmask, learningRate);
 src:源图像
 fmask:差分图像
 learningRate:学习速率,值为0-1,为0时背景不更新,为1时逐帧更新,默认为-1,即算法自动更新;

  实现此算法的步骤:

  1.创建VideoCapture

  2.使用open方法打开视频

  3.创建creteBackgroundSubtractorKNN()/createBackgrondSubtractorMOG()

  4.while循环读取视频数据

  5.在循环体内执行apply方法生成差分

  6.显示差分图像

  7.完成

二、代码示例

1.MOG算法实现差分:

 VideoCapture capture;
    capture.open(filePath);
    if(!capture.isOpened()){
        qDebug()<<"无法打开视频文件";
        return;
    }
    Mat frame;
    Mat bsMaskMOG;
    Ptr<BackgroundSubtractor> mogSub = createBackgroundSubtractorMOG2(100,25,false);
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3));
    while(capture.read(frame)){
        mogSub->apply(frame,bsMaskMOG);
        morphologyEx(bsMaskMOG,bsMaskMOG,MORPH_OPEN,kernel);//使用形态学操作消除白点
        imshow("mog",bsMaskMOG);
        waitKey(100);
    }
    capture.release();

2.KNN算法实现差分:

VideoCapture capture;
    capture.open(filePath);
    if(!capture.isOpened()){
        qDebug()<<"无法打开视频文件";
        return;
    }
    Mat frame;
    Mat knnMask;
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3));
    Ptr<BackgroundSubtractor> knnSub = createBackgroundSubtractorKNN();
    while(capture.read(frame)){
        knnSub->apply(frame,knnMask);
        morphologyEx(knnMask,knnMask,MORPH_OPEN,kernel);
        imshow("knn",knnMask);
        waitKey(100);
    }
    capture.release();

 

 

三、演示图片

ps:图片如何侵权请联系我,我立马删除

 

posted on 2022-04-18 21:53  飘杨......  阅读(78)  评论(0编辑  收藏  举报