opencv3/C++實現(xiàn)視頻背景去除建模(BSM)
視頻背景建模主要使用到:
高斯混合模型(Mixture Of Gauss,MOG)
createBackgroundSubtractorMOG2(int history=500, double varThreshold=16,bool detectShadows=true);
K最近鄰(k-NearestNeighbor,kNN)
createBackgroundSubtractorKNN(int history=500, double dist2Threshold=400.0, bool detectShadows=true);
history:history的長度。
varThreshold:像素和模型之間馬氏距離的平方的閾值。
detectShadows:默認為true,檢測陰影并標(biāo)記它們(影子會被標(biāo)記為灰色)。 會降低了部分速度。
實例:
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
VideoCapture capture;
capture.open("E:/image/01.avi");
if(!capture.isOpened())
{
printf("can not open video file \n");
return -1;
}
Mat frame;
namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("MOG2", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("KNN", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
Mat maskMOG2, maskKNN;
Ptr<BackgroundSubtractor> pMOG2 = createBackgroundSubtractorMOG2(500,25,true);
Ptr<BackgroundSubtractor> pKNN = createBackgroundSubtractorKNN();
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5,5));
while (capture.read(frame))
{
imshow("input", frame);
pMOG2->apply(frame, maskMOG2);
pKNN->apply(frame, maskKNN);
//對處理后的幀進行開操作,減少視頻中較小的波動造成的影響
morphologyEx(maskMOG2,maskMOG2, MORPH_OPEN, kernel, Point(-1,-1));
morphologyEx(maskKNN,maskKNN, MORPH_OPEN, kernel, Point(-1,-1));
imshow("MOG2", maskMOG2);
imshow("KNN", maskKNN);
waitKey(3);
}
capture.release();
return 0;
}
視頻中移動的玻璃球:

MOG分離出的小球區(qū)域:

KNN分離出的小球區(qū)域:

以上這篇opencv3/C++實現(xiàn)視頻背景去除建模(BSM)就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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