基于一个实现的基于OpenCv的运动物体检测算法，可以用于检测行人或者其他运动物体。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
|
#include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>
int main( int argc, char** argv )
//声明IplImage指针
IplImage* pFrame = NULL;
IplImage* pFrImg = NULL;
IplImage* pBkImg = NULL;
CvMat* pFrameMat = NULL;
CvMat* pFrMat = NULL;
CvMat* pBkMat = NULL;
CvCapture* pCapture = NULL;
int nFrmNum = 0;
//创建窗口
cvNamedWindow("video", 1);
cvNamedWindow("background",1);
cvNamedWindow("foreground",1);
//使窗口有序排列
cvMoveWindow("video", 30, 0);
cvMoveWindow("background", 360, 0);
cvMoveWindow("foreground", 690, 0);
argc = 1;
if( argc > 2 )
{
fprintf(stderr, "Usage: bkgrd [video_file_name]\n");
return -1;
}
//打开摄像头
if (argc ==1)
if( !(pCapture = cvCaptureFromCAM(-1)))
{
fprintf(stderr, "Can not open camera.\n");
return -2;
}
//打开视频文件
if(argc == 2)
if( !(pCapture = cvCaptureFromFile(argv[1])))
{
fprintf(stderr, "Can not open video file %s\n", argv[1]);
return -2;
}
//逐帧读取视频
while(pFrame = cvQueryFrame( pCapture ))
{
nFrmNum++;
//如果是第一帧，需要申请内存，并初始化
if(nFrmNum == 1)
{
pBkImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1);
pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1);
pBkMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1);
pFrMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1);
pFrameMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1);
//转化成单通道图像再处理
cvCvtColor(pFrame, pBkImg, CV_BGR2GRAY);
cvCvtColor(pFrame, pFrImg, CV_BGR2GRAY);
cvConvert(pFrImg, pFrameMat);
cvConvert(pFrImg, pFrMat);
cvConvert(pFrImg, pBkMat);
}
else
{
cvCvtColor(pFrame, pFrImg, CV_BGR2GRAY);
cvConvert(pFrImg, pFrameMat);
//先高斯滤波，以平滑图像
//cvSmooth(pFrameMat, pFrameMat, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0);
//当前帧跟背景图相减
cvAbsDiff(pFrameMat, pBkMat, pFrMat);
//二值化前景图
cvThreshold(pFrMat, pFrImg, 60, 255.0, CV_THRESH_BINARY);
//进行形态学滤波，去掉噪音
//cvErode(pFrImg, pFrImg, 0, 1);
//cvDilate(pFrImg, pFrImg, 0, 1);
//更新背景
cvRunningAvg(pFrameMat, pBkMat, 0.003, 0);
//将背景转化为图像格式，用以显示
cvConvert(pBkMat, pBkImg);
//显示图像
cvShowImage("video", pFrame);
cvShowImage("background", pBkImg);
cvShowImage("foreground", pFrImg);
//如果有按键事件，则跳出循环
//此等待也为cvShowImage函数提供时间完成显示
//等待时间可以根据CPU速度调整
if( cvWaitKey(2) >= 0 )
break;
}
}
//销毁窗口
cvDestroyWindow("video");
cvDestroyWindow("background");
cvDestroyWindow("foreground");
//释放图像和矩阵
cvReleaseImage(&pFrImg);
cvReleaseImage(&pBkImg);
cvReleaseMat(&pFrameMat);
cvReleaseMat(&pFrMat);
cvReleaseMat(&pBkMat);
cvReleaseCapture(&pCapture);
return 0;
}
|
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服务器之家。
原文链接：http://blog.csdn.net/llp1992/article/details/43086089