基于帧间差进行运动目标检测

相邻帧差检测:优点是运算快速,实时性高,缺点是无法应对光照的突变,物体间一般具有空洞。

三帧差检测:在一定程度上优化了运动物体双边,粗轮廓的现象,相比之下,三帧差法比相邻帧差法更适用于物体移动速度较快的情况。

cpp 复制代码
#include <opencv2/opencv.hpp>


/**
 * @brief diff2_detec   相邻帧差运动目标检测
 * @param gray_pre      输入:前一帧图像(gray)
 * @param gray_now      输入:当前帧图像(gray)
 * @return              输出:图像是否为全黑,全黑返回false,非全黑返回true
 */
bool diff2_detection(cv::Mat gray_pre, cv::Mat gray_now)
{
    cv::Mat diff;
    cv::absdiff(gray_pre, gray_now, diff);
    threshold(diff, diff, 0, 255, cv::THRESH_OTSU);     //自适应阈值化
    // 形态学操作
    cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(8, 8));
    cv::morphologyEx(diff, diff, cv::MORPH_OPEN, kernel);

    // 显示结果
    cv::imshow("Output", diff);
    cv::waitKey(100);

    if(mean(diff).val[0] > 0.01)        // 计算差分图像灰度平均值
    {
        return true;
    }
    else
    {
        return false;
    }
}

/**
 * @brief diff3_detec   三帧差运动目标检测
 * @param gray_pre      输入:前一帧图像(gray)
 * @param gray_now      输入:当前帧图像(gray)
 * @param gray_next     输入:后一帧图像(gray)
 * @return              输出:图像是否为全黑,全黑返回false,非全黑返回true
 */
bool diff3_detection(cv::Mat gray_pre, cv::Mat gray_now, cv::Mat gray_next)
{
    cv::Mat diff_pre, diff_next, diff;
    // 计算帧差
    cv::absdiff(gray_pre, gray_now, diff_pre);
    cv::absdiff(gray_now, gray_next, diff_next);
    threshold(diff_pre, diff_pre, 0, 255, cv::THRESH_OTSU);     //自适应阈值化
    threshold(diff_next, diff_next, 0, 255, cv::THRESH_OTSU);   //自适应阈值化

    // 形态学操作
    cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(8, 8));
    cv::morphologyEx(diff_pre, diff_pre, cv::MORPH_OPEN, kernel);
    cv::morphologyEx(diff_next, diff_next, cv::MORPH_OPEN, kernel);
    cv::bitwise_and(diff_pre, diff_next, diff);//与操作

    // 显示结果
    cv::imshow("Output", diff);
    cv::waitKey(100);

    if(mean(diff).val[0] > 0.01)        // 计算差分图像灰度平均值
    {
        return true;
    }
    else
    {
        return false;
    }
}



int main()
{
    // 打开视频文件
    cv::VideoCapture cap("video.mp4");
    if (!cap.isOpened())
    {
        std::cout << "无法打开视频文件" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::Mat frame_pre, frame_now, frame_next;
    cv::Mat gray_pre, gray_now, gray_next;

    // 读取前三帧图像
    cap >> frame_pre;
    cv::cvtColor(frame_pre, gray_pre, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    cap >> frame_now;
    cv::cvtColor(frame_now, gray_now, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    cap >> frame_next;
    cv::cvtColor(frame_next, gray_next, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    while (true)
    {
        diff2_detection(gray_pre, gray_now);
        diff3_detection(gray_pre, gray_now, gray_next);

        // 更新帧
        gray_pre = gray_now.clone();
        gray_now = gray_next.clone();

        cap >> frame_next;
        if (frame_next.empty()) {
            break;
        }
        cv::cvtColor(frame_next, gray_next, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    }

    // 释放资源
    cap.release();
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}
相关推荐
蚂蚁20145 小时前
卷积神经网络(二)
人工智能·计算机视觉
z_mazin7 小时前
反爬虫机制中的验证码识别:类型、技术难点与应对策略
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
jndingxin10 小时前
OpenCV 图形API(60)颜色空间转换-----将图像从 YUV 色彩空间转换为 RGB 色彩空间函数YUV2RGB()
人工智能·opencv·计算机视觉
知舟不叙11 小时前
OpenCV中的SIFT特征提取
人工智能·opencv·计算机视觉
__lost14 小时前
Python图像变清晰与锐化,调整对比度,高斯滤波除躁,卷积锐化,中值滤波钝化,神经网络变清晰
python·opencv·计算机视觉
欣然~14 小时前
借助 OpenCV 和 PyTorch 库,利用卷积神经网络提取图像边缘特征
人工智能·计算机视觉
豆豆14 小时前
day32 学习笔记
图像处理·笔记·opencv·学习·计算机视觉
白熊18815 小时前
【计算机视觉】CV实战项目 - 基于YOLOv5的人脸检测与关键点定位系统深度解析
人工智能·yolo·计算机视觉
硅谷秋水16 小时前
通过模仿学习实现机器人灵巧操作:综述(上)
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·语言模型·机器人
何大春18 小时前
【视频时刻检索】Text-Video Retrieval via Multi-Modal Hypergraph Networks 论文阅读
论文阅读·深度学习·神经网络·计算机视觉·视觉检测·论文笔记