Pratique Python Opencv - statistiques du véhicule (1) lire la vidéo, supprimer l'arrière-plan et effectuer un prétraitement

        Les opérations de corrosion, d'expansion et de fermeture de l'image dans l'exemple doivent être expérimentées en fonction de la vidéo spécifique pour obtenir les meilleurs résultats. Le code est uniquement à titre de référence.

import cv2 as cv
import numpy as np

#读取视频文件
video = cv.VideoCapture("../../SampleVideos/Traffic.mp4")
FPS = 10
DELAY = int(1000 / FPS)
kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE, (5,5))

#while True:
#    ret,frame = video.read()
#    if ret == False:
#        break;
#    cv.imshow("Traffic", frame)
#    if cv.waitKey(DELAY) == 27:
#        break;
#video.release()
#cv.destroyAllWindows()


#移除背景
#参考资料：https://blog.csdn.net/u014737138/article/details/80389977
#mog = cv.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()
mog = cv.createBackgroundSubtractorMOG2()
while True:
    ret,frame = video.read()
    if ret == False:
        break;
    #变为灰度图做高斯滤波
    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    #blur = cv.GaussianBlur(gray, (3,3), 5)
    foreground_mask = mog.apply(gray)

    #腐蚀
    #erode = cv.erode(foreground_mask, kernel)
    #膨胀
    #dilate = cv.dilate(foreground_mask, kernel, iterations=2)
    #闭运算
    close = cv.morphologyEx(foreground_mask, cv.MORPH_CLOSE, kernel)
    close = cv.GaussianBlur(close, (3,3), 5)
    cv.imshow("Traffic Original", frame)
    cv.imshow("Traffic Background Removed", foreground_mask)
    #cv.imshow("Traffic erode", erode)
    #cv.imshow("Traffic dilate", dilate)
    cv.imshow("Traffic close", close)
    if cv.waitKey(DELAY) == 27:
        break;
video.release()
cv.destroyAllWindows();