欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

OpenCV實(shí)現(xiàn)平均背景法

 更新時(shí)間:2020年03月21日 07:12:35   作者:thystar  
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了OpenCV實(shí)現(xiàn)平均背景法,文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

平均背景法的基本思想是計(jì)算每個(gè)像素的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差作為它的背景模型。

平均背景法使用四個(gè)OpenCV函數(shù):

  • cvAcc(),累積圖像;
  • cvAbsDiff() ,計(jì)算一定時(shí)間內(nèi)的每幀圖像只差;
  • cvInRange(), 將圖像分割成前景區(qū)域和背景區(qū)域;
  • cvOr(), 將不同的彩色通道圖像中合成為一個(gè)掩膜圖像

代碼:

/*
平均背景法
*/
 
#include "highgui.h"
#include "cv.h"
#include<stdlib.h>
#include<stdio.h>
 
//為不同的臨時(shí)指針圖像和統(tǒng)計(jì)屬性創(chuàng)建指針
 
//Float, 3-channel images
IplImage* IavgF, * IdiffF, * IprevF, * IhiF, *IlowF;
 
IplImage* Iscratch, *Iscratch2;
 
//Float 1-channel images
 
IplImage* Igray1, * Igray2, * Igray3;
IplImage* Ilow1, * Ilow2, * Ilow3;
IplImage* Ihi1, *Ihi2, * Ihi3;
 
//Byte, 1-channel image
IplImage* Imask;
IplImage* Imaskt;
 
//Counts number of images learned for averaging later.
float Icount;
 
// 創(chuàng)建一個(gè)函數(shù)來給需要的所有臨時(shí)圖像分配內(nèi)存
//為了方便,我們傳遞一幅圖像(來自視頻)作為大小參考來分配臨時(shí)圖像
 
void AllocateImages(IplImage* I)
{
 CvSize sz = cvGetSize(I);
 IavgF = cvCreateImage(sz, IPL_DEPTH_32F, 3);
 IdiffF = cvCreateImage(sz, IPL_DEPTH_32F,3);
 IprevF = cvCreateImage(sz, IPL_DEPTH_32F,3);
 IhiF = cvCreateImage(sz, IPL_DEPTH_32F, 3);
 IlowF = cvCreateImage(sz, IPL_DEPTH_32F,3);
 
 Ilow1 = cvCreateImage(sz, IPL_DEPTH_32F,1);
 Ilow2 = cvCreateImage(sz, IPL_DEPTH_32F,1);
 Ilow3 = cvCreateImage(sz, IPL_DEPTH_32F,1);
 Ihi1 = cvCreateImage(sz, IPL_DEPTH_32F,1);
 Ihi2 = cvCreateImage(sz, IPL_DEPTH_32F,1);
 Ihi3 = cvCreateImage(sz, IPL_DEPTH_32F,1);
 cvZero(IavgF);
 cvZero(IdiffF);
 cvZero(IprevF);
 cvZero(IhiF);
 cvZero(IlowF);
 Icount = 0.00001;
 
 Iscratch = cvCreateImage(sz, IPL_DEPTH_32F,3);
 Iscratch2 = cvCreateImage(sz, IPL_DEPTH_32F,3);
 
 Igray1 = cvCreateImage(sz, IPL_DEPTH_32F,1);
 Igray2 = cvCreateImage(sz, IPL_DEPTH_32F,1);
 Igray3 = cvCreateImage(sz, IPL_DEPTH_32F,1);
 
 Imask = cvCreateImage(sz, IPL_DEPTH_8U, 1);
 Imaskt = cvCreateImage(sz, IPL_DEPTH_8U,1);
 
 cvZero(Iscratch);
 cvZero(Iscratch2);
}
 
//學(xué)習(xí)累積背景圖像和每一幀圖像差值的絕對值
// Learn the background statistics for one more frame
// I is a color sample of the background, 3-channel, 8u
void accumulateBackground(IplImage *I)
{
 static int first = 1;
 cvCvtScale(I, Iscratch, 1, 0);
 if(!first)
 {
 cvAcc(Iscratch,IavgF);
 cvAbsDiff(Iscratch, IprevF, Iscratch2);
 cvAcc(Iscratch2,IdiffF);
 Icount += 1.0;
 }
 first = 0;
 cvCopy(Iscratch, IprevF);
}
 
//setHighThreshold和setLowThreshold都是基于每一幀圖像平均絕對差設(shè)置閾值的有效函數(shù)
void setHighThreshold(float scale)
{
 cvConvertScale(IdiffF, Iscratch, scale);
 cvAdd(Iscratch, IavgF, IhiF);
 cvSplit(IhiF, Ihi1, Ihi2, Ihi3, 0);
}
void setLowThreshold(float scale)
{
 cvConvertScale(IdiffF, Iscratch, scale);
 cvSub(IavgF, Iscratch, IlowF);
 cvSplit(IlowF, Ilow1, Ilow2, Ilow3, 0);
}
 
//當(dāng)積累了足夠多的幀圖像之后,就將其轉(zhuǎn)化為一個(gè)背景的統(tǒng)計(jì)模型
//計(jì)算每一個(gè)像素的均值和方差觀測
void createModelsfromStats()
{
 cvConvertScale(IavgF, IavgF, (double)(1.0/Icount));
 cvConvertScale(IdiffF, IdiffF, (double)(1.0/Icount));
 
 //Make sure diff is always something
 
 cvAddS(IdiffF, cvScalar(1.0, 1.0, 1.0), IdiffF);
 setHighThreshold(7.0);
 setLowThreshold(6.0);
}
 
//有了背景模型,同時(shí)給出了高,低閾值,就能用它將圖像分割為前景和背景
// Create a binary: 0,255 mask where 255 means foregrond pixel
// I Input image, 3-channel, 8u
//Imask 
void backgroundDiff(IplImage* I)
{
 cvCvtScale(I, Iscratch, 1, 0);
 cvSplit(Iscratch, Igray1, Igray2, Igray3, 0);
 
 //Channel 1
 cvInRange(Igray1, Ilow1, Ihi1, Imask);
 
 //Channel 2
 cvInRange(Igray2, Ilow2, Ihi2, Imaskt);
 cvOr(Imask, Imaskt, Imask);
 
 //Channel 3
 cvInRange(Igray3, Ilow3, Ihi3, Imaskt);
 cvOr(Imask, Imaskt, Imask);
 
 //Finally, invert the result
 cvSubRS(Imask, cvScalar(255), Imask);
}
 
//完成背景建模后, 釋放內(nèi)存
void DeallocateImage()
{
 cvReleaseImage(&IavgF);
 cvReleaseImage(&IdiffF);
 cvReleaseImage(&IprevF);
 cvReleaseImage(&IhiF);
 cvReleaseImage(&IlowF);
 cvReleaseImage(&Ilow1);
 cvReleaseImage(&Ilow2);
 cvReleaseImage(&Ilow3);
 cvReleaseImage(&Iscratch);
 cvReleaseImage(&Iscratch2);
 cvReleaseImage(&Igray1);
 cvReleaseImage(&Igray2);
 cvReleaseImage(&Igray3);
 cvReleaseImage(&Imaskt);
}
 
//主函數(shù)
int main()
{
 CvCapture* capture = cvCreateFileCapture("tree.avi");
 if(!capture)
 {
 return -1;
 }
 cvNamedWindow("win1");
 cvNamedWindow("win2");
 
 IplImage* rawImage = cvQueryFrame(capture);
 cvShowImage("win1", rawImage);
 
 AllocateImages(rawImage);
 int i = 0;
 while(1)
 {
 if(i <= 30)
 {
  accumulateBackground(rawImage);
  if(i == 30)
  {
  createModelsfromStats();
  }
 }
 else
 {
  backgroundDiff(rawImage);
 }
 cvShowImage("win2", Imask);
 
 if(cvWaitKey(33) == 27)
 {
  break;
 }
 if(!(rawImage = cvQueryFrame(capture)))
 {
  break;
 }
 cvShowImage("win1", rawImage);
 if(i == 56 || i == 63)
  cvWaitKey();
 i = i+1;
 }
 DeallocateImage();
 return 0;
}

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

相關(guān)文章

  • 深入理解C++11:探索lambda函數(shù)的奧秘

    深入理解C++11:探索lambda函數(shù)的奧秘

    聚焦于C++11,讓我們一起探索lambda函數(shù)的奧秘,本指南將帶您深入了解這個(gè)強(qiáng)大的編程工具,讓您在編程世界中如虎添翼,無論您是初學(xué)者還是有經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者,本指南都將為您帶來全新的視角和實(shí)用的技巧,需要的朋友可以參考下
    2024-01-01
  • C語言預(yù)處理器使用方法講解

    C語言預(yù)處理器使用方法講解

    C預(yù)處理器不是編譯器的組成部分,但是它是編譯過程中一個(gè)單獨(dú)的步驟。簡言之,C預(yù)處理器只不過是一個(gè)文本替換工具而已,它們會(huì)指示編譯器在實(shí)際編譯之前完成所需的預(yù)處理。我們將把C預(yù)處理器(C Preprocessor)簡寫為CPP
    2022-12-12
  • C++中的運(yùn)算符重載詳解

    C++中的運(yùn)算符重載詳解

    大家好,本篇文章主要講的是C++中的運(yùn)算符重載詳解,感興趣的同學(xué)趕快來看一看吧,對你有幫助的話記得收藏一下
    2022-01-01
  • C++教程之a(chǎn)rray數(shù)組使用示例詳解

    C++教程之a(chǎn)rray數(shù)組使用示例詳解

    這篇文章主要為大家介紹了C++教程之a(chǎn)rray數(shù)組使用示例詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪
    2023-03-03
  • C++ Array容器的顯示和隱式實(shí)例化詳細(xì)介紹

    C++ Array容器的顯示和隱式實(shí)例化詳細(xì)介紹

    這篇文章主要介紹了C++中Array容器的隱式實(shí)例化和顯式實(shí)例化,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)吧
    2022-10-10
  • C++11非受限聯(lián)合體的使用

    C++11非受限聯(lián)合體的使用

    本文主要介紹了C++11非受限聯(lián)合體的使用,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下
    2022-01-01
  • Qt顯示QImage圖像在label上,并保持自適應(yīng)大小問題

    Qt顯示QImage圖像在label上,并保持自適應(yīng)大小問題

    這篇文章主要介紹了Qt顯示QImage圖像在label上,并保持自適應(yīng)大小問題,具有很好的參考價(jià)值,希望對大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
    2022-11-11
  • C++實(shí)現(xiàn)LeetCode(205.同構(gòu)字符串)

    C++實(shí)現(xiàn)LeetCode(205.同構(gòu)字符串)

    這篇文章主要介紹了C++實(shí)現(xiàn)LeetCode(205.同構(gòu)字符串),本篇文章通過簡要的案例,講解了該項(xiàng)技術(shù)的了解與使用,以下就是詳細(xì)內(nèi)容,需要的朋友可以參考下
    2021-07-07
  • C++ Boost Bind庫示例分析使用

    C++ Boost Bind庫示例分析使用

    Boost是為C++語言標(biāo)準(zhǔn)庫提供擴(kuò)展的一些C++程序庫的總稱。Boost庫是一個(gè)可移植、提供源代碼的C++庫,作為標(biāo)準(zhǔn)庫的后備,是C++標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程的開發(fā)引擎之一,是為C++語言標(biāo)準(zhǔn)庫提供擴(kuò)展的一些C++程序庫的總稱
    2022-11-11
  • C語言實(shí)現(xiàn)BST二叉排序樹的基本操作

    C語言實(shí)現(xiàn)BST二叉排序樹的基本操作

    這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了C語言實(shí)現(xiàn)BST二叉排序樹的基本操作,文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下
    2021-09-09

最新評論