小作业-OpenCV实现运动目标检测

使用已有的混合高斯前景检测库函数，实现一段视频中的运动目标检测

根据OpenCV官方提供的样例代码所写

createBackgroundSubtractorMOG2()有3个参数，分别是历史像素对背景像素计算值的影响时间，判断是否为前景点的分割阈值，以及是否检测倒影 仔细阅读类内函数的话发现还能设置混合高斯的元数，像素更新率等其余参数

1.读取文件，设置输出视频格式

import cv2 as cv
import numpy as np

cap = cv.VideoCapture('F:\大学\大三下\数字图像处理\第3章作业 高斯建模与运动目标检测\第3章作业 高斯建模与运动目标检测\pets2006_0.avi')
fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')
fps = cap.get(cv.CAP_PROP_FPS)
print('该视频的帧速率为：',fps)  
size =(int(cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
       int(cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
print('该视频每一帧的大小为：',size)       
out1 = cv.VideoWriter('5_Gaussian_mask_normal.avi', fourcc, fps, size,0)
out2 = cv.VideoWriter('5_Gaussian_final_normal.avi', fourcc, fps, size)

#该视频的帧速率为： 30.0
#该视频每一帧的大小为： (320, 240)

调用背景检测函数，并设置参数

检测出前景区域的二值图像之后，使用findContours()寻找边缘 画矩形可以选择画最小外接矩形，还是画能覆盖区域的最小的水平放置的矩形

#背景检测框架
backSub = cv.createBackgroundSubtractorMOG2()
#设置混合高斯模型数
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
    
    #每一帧背景检测都会作为背景检测的输入
    fgMask = backSub.apply(frame)
    background = backSub.getBackgroundImage()
    out1.write(fgMask)
    
    #寻找检测区域
    #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)): 
        
        # #以下画的是最小外接矩形，可以不是标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))
        
        #以下画的是标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 ...

输出背景图像，并释放资源

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

背景检测结果如下

运动目标检测结果截图