opencv 動的ターゲット検出

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序文

長い間記事を更新していませんでしたが、今回は動的ターゲットの検出が必要な作業シナリオのため、ここに記録しておきます。

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1.エフェクト表示

2. 実施方法

OpenCV ライブラリの背景減算メソッドを使用して実装されたビデオ内の動体検出の例。入力ビデオから前景オブジェクトを抽出し、特定の領域内で検出された移動オブジェクトの境界ボックスを描画します。主な機能メソッドは次のとおりです。

形態素演算に必要なカーネルを構築します。

cv2.getStructuringElement: モルフォロジー演算に必要な構造要素を作成します。ここでは楕円構造要素が使用されます。

背景減算モデルを作成します。

cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(): ビデオの前景を抽出するためのガウス混合モデルの背景減算器を作成します。

形態学的操作:

cv2.morphologyEx(fgmk, cv2.MORPH_OPEN, kernel): 前景画像に対して形態学的オープニング操作を実行して、ノイズを除去し、前景ターゲットを滑らかにします。

輪郭検出:

cv2.findContours(fgmk.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE): 前景画像で輪郭を見つけます。

3. コード

ビデオに応じてパラメータを適切に微調整する必要があります

Pythonコード

import cv2
import numpy as np

def main(path):
    # 第一步：使用cv2.VideoCapture读取视频
    camera = cv2.VideoCapture(path)

    width = int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
    height = int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

    per_width = int(width / 4)
    per_height = int(height / 2)

    # 第二步：cv2.getStructuringElement构造形态学使用的kernel
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))
    # 第三步：构造高斯混合模型
    model = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
    # model = cv2.createBackgroundSubtractorKNN()

    # 设定区域，后面可以用于判断是否在区域内(可以设置为多边形)
    contour = np.array([[0, 0], [3 * per_width, per_height], [3 * per_width, height], [0, height]])

    while True:
        # 第四步：读取视频中的图片，并使用高斯模型进行拟合
        ret, frame = camera.read()
        # 运用高斯模型进行拟合，在两个标准差内设置为0，在两个标准差外设置为255
        fgmk = model.apply(frame)
        # 第五步：使用形态学的开运算做背景的去除
        fgmk = cv2.morphologyEx(fgmk, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
        # 第六步：cv2.findContours计算fgmk的轮廓
        contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmk.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
                                               cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  # 该函数计算一幅图像中目标的轮廓

        for c in contours:
            # 过滤面积较小的扰动
            if cv2.contourArea(c) < 80:
                continue

            else:
                x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)  # 该函数计算矩形的边界框
                center = (int(x + w / 2), int(y + h / 2))

                # 判断点是否在多边形区域内
                result = cv2.pointPolygonTest(contour, center, False)

                if result > 0:
                    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

        # 第八步：进行图片的展示
        cv2.imshow('fgmk', fgmk)
        cv2.imshow('frame', frame)

        if cv2.waitKey(1) & 0xff == 27:
            break

    camera.release()
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    path = "./video/test.mp4"
    main(path)

C++ コード

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
    
    
    string path = "../test2.mp4";
    // 第一步：使用VideoCapture读取视频
    VideoCapture camera(path);

    int width = static_cast<int>(camera.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH));
    int height = static_cast<int>(camera.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT));

    int per_width = width / 4;
    int per_height = height / 2;

    // 第二步：getStructuringElement构造形态学使用的kernel
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(3, 3));
    // 第三步：构造高斯混合模型
    Ptr<BackgroundSubtractorMOG2> model = createBackgroundSubtractorMOG2();
    // Ptr<BackgroundSubtractorKNN> model = createBackgroundSubtractorKNN();

    // 设定区域，后面可以用于判断是否在区域内(可以设置为多边形)
    vector<Point> contour = {
    
    Point(0, 0), Point(3 * per_width, per_height), Point(3 * per_width, height), Point(0, height)};

    while (true) {
    
    
        // 第四步：读取视频中的图片，并使用高斯模型进行拟合
        Mat frame;
        bool ret = camera.read(frame);
        if (!ret) break;

        // 运用高斯模型进行拟合，在两个标准差内设置为0，在两个标准差外设置为255
        Mat fgmk;
        model->apply(frame, fgmk);
        // 第五步：使用形态学的开运算做背景的去除
        morphologyEx(fgmk, fgmk, MORPH_OPEN, kernel);
        // 第六步：findContours计算fgmk的轮廓
        vector<vector<Point>> contours;
        vector<Vec4i> hierarchy;
        findContours(fgmk.clone(), contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

        for (const auto& c : contours) {
    
    
            if (contourArea(c) < 80)
                continue;
            else {
    
    
                Rect rect = boundingRect(c);
                Point center(rect.x + rect.width / 2, rect.y + rect.height / 2);

                // 判断点是否在多边形区域内
                double result = pointPolygonTest(contour, center, false);

                if (result > 0)
                    rectangle(frame, rect, Scalar(0, 0, 255), 2);
            }
        }

        // 第八步：进行图片的展示
        imshow("fgmk", fgmk);
        imshow("frame", frame);

        if (waitKey(1) == 27) // 按下ESC键退出
            break;
    }

    camera.release();
    destroyAllWindows();

    return 0;
}

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要約する

このコードは、移動ターゲットの検出における背景減算法の適用を示しています。前景のターゲットを検出し、特定の領域内に境界ボックスを描画することにより、単純な動作分析やターゲット追跡アプリケーションに使用できます。

参考資料

https://blog.csdn.net/Gavinmiaoc/article/details/96474368
https://blog.csdn.net/drippingstone/article/details/116186462
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2023年8月9日 17時15分40秒