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基于OpenCv的运动物体检测算法
类别:C/C++编程   作者:码皇   来源:互联网   点击:

这篇文章主要为大家详细介绍了基于OpenCv的运动物体检测算法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

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。

    #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 %sn", 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脚本之家。

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